lldois/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035
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v47_v29_clean_world_guard_l…/train.log

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初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型 Model: lldois/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035 Source: Original Platform
2026-09-09 18:01:15 +08:00
[2026-07-16 01:35:42] stage 1/1: /home/ll/llm4rec/experiments/configs/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035.yaml
/home/ll/llm4rec/demo/LLaMA-Factory/.venv/lib/python3.11/site-packages/jieba/_compat.py:18: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81.
import pkg_resources
[transformers] warmup_ratio is deprecated and will be removed in v5.2. Use `warmup_steps` instead.
[transformers] `logging_dir` is deprecated and will be removed in v5.2. Please set `TENSORBOARD_LOGGING_DIR` instead.
[INFO|2026-07-16 01:35:45] llamafactory.hparams.parser:523 >> Process rank: 0, world size: 1, device: cuda:0, distributed training: False, compute dtype: torch.bfloat16
[INFO|configuration_utils.py:769] 2026-07-16 01:35:45,281 >> loading configuration file /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018/config.json
[INFO|configuration_utils.py:847] 2026-07-16 01:35:45,283 >> Model config Qwen3Config {
"architectures": [
"Qwen3ForCausalLM"
],
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[INFO|configuration_utils.py:769] 2026-07-16 01:35:45,943 >> loading configuration file /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018/config.json
[INFO|configuration_utils.py:847] 2026-07-16 01:35:45,944 >> Model config Qwen3Config {
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[INFO|configuration_utils.py:769] 2026-07-16 01:35:45,944 >> loading configuration file /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018/config.json
[INFO|configuration_utils.py:847] 2026-07-16 01:35:45,973 >> Model config Qwen3Config {
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[INFO|2026-07-16 01:35:46] llamafactory.data.loader:144 >> Loading dataset /home/ll/llm4rec/experiments/data/v47_clean_world_guard.jsonl...
Setting num_proc from 16 back to 1 for the train split to disable multiprocessing as it only contains one shard.
Generating train split: 0 examples [00:00, ? examples/s] Generating train split: 9500 examples [00:00, 211901.13 examples/s]
Converting format of dataset (num_proc=16): 0%| | 0/9500 [00:00<?, ? examples/s] Converting format of dataset (num_proc=16): 6%|▋ | 594/9500 [00:00<00:04, 1973.32 examples/s] Converting format of dataset (num_proc=16): 100%|██████████| 9500/9500 [00:00<00:00, 22525.29 examples/s]
Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 0%| | 0/9500 [00:00<?, ? examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 6%|▋ | 594/9500 [00:02<00:30, 290.12 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 13%|█▎ | 1188/9500 [00:03<00:19, 420.20 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 19%|█▉ | 1782/9500 [00:03<00:15, 509.63 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 25%|██▌ | 2376/9500 [00:04<00:13, 547.94 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 31%|███▏ | 2970/9500 [00:05<00:11, 579.02 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 38%|███▊ | 3564/9500 [00:06<00:10, 585.66 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 44%|████▍ | 4158/9500 [00:07<00:08, 607.10 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 50%|█████ | 4752/9500 [00:08<00:08, 587.93 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 56%|█████▋ | 5346/9500 [00:09<00:06, 619.16 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 63%|██████▎ | 5940/9500 [00:10<00:05, 630.90 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 69%|██████▉ | 6534/9500 [00:11<00:04, 619.76 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 75%|███████▌ | 7128/9500 [00:12<00:03, 627.33 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 81%|████████▏ | 7721/9500 [00:13<00:02, 606.46 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 88%|████████▊ | 8314/9500 [00:14<00:01, 608.74 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 94%|█████████▍| 8907/9500 [00:15<00:00, 623.07 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 100%|██████████| 9500/9500 [00:16<00:00, 643.37 examples/s] Running tokenizer on dataset (num_proc=16): 100%|██████████| 9500/9500 [00:16<00:00, 582.08 examples/s]
training example:
input_ids:
[151644, 872, 198, 10904, 20002, 108221, 100022, 10958, 28311, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 15, 18, 12, 16, 23, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 101981, 12, 100020, 60, 220, 176249, 158296, 168011, 173616, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 15, 21, 12, 17, 23, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 101981, 12, 100020, 60, 220, 176249, 158396, 166105, 170265, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 15, 22, 12, 17, 22, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 101981, 12, 100020, 60, 220, 176249, 158396, 165245, 170601, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 15, 22, 12, 17, 24, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 101981, 12, 100020, 60, 220, 176249, 156487, 167251, 173629, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 15, 23, 12, 16, 15, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 101981, 12, 100020, 60, 220, 176249, 155388, 166369, 173616, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 15, 12, 15, 18, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 156884, 166556, 171642, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 15, 12, 15, 19, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 151690, 163715, 172179, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 15, 12, 15, 23, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 151723, 161827, 175314, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 15, 12, 15, 24, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 155686, 162173, 169923, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 15, 12, 16, 18, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 159834, 165701, 168421, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 158938, 167704, 169287, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 15, 12, 17, 18, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 153551, 161791, 168776, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 152826, 166574, 176225, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 152826, 161864, 170260, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 15, 12, 17, 21, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 154696, 161556, 172525, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 16, 12, 15, 20, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 156745, 167437, 168592, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 16, 12, 16, 17, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 157128, 161380, 176199, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 16, 12, 16, 18, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 156675, 164823, 174869, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 16, 12, 16, 22, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 157153, 163563, 172263, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 17, 12, 16, 19, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 153436, 165067, 173624, 198, 220, 220, 15, 21, 25, 20, 17, 508, 101927, 12, 102217, 101548, 60, 220, 176251, 153253, 161457, 168576, 198, 220, 220, 16, 17, 25, 19, 19, 508, 101927, 12, 102217, 101548, 60, 220, 176251, 157356, 166632, 174112, 198, 220, 220, 16, 17, 25, 19, 23, 508, 101927, 12, 102217, 101548, 60, 220, 176251, 158993, 164922, 171746, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 17, 12, 16, 20, 10958, 198, 220, 220, 15, 20, 25, 15, 19, 508, 101927, 12, 102217, 101548, 60, 220, 176251, 154486, 164184, 175056, 198, 220, 220, 16, 16, 25, 20, 24, 508, 101927, 12, 102217, 101548, 60, 220, 176251, 153253, 160013, 176193, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 17, 12, 16, 21, 10958, 198, 220, 220, 16, 15, 25, 15, 23, 508, 101927, 12, 102217, 101548, 60, 220, 176251, 157356, 160550, 173856, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 17, 12, 16, 22, 10958, 198, 220, 220, 16, 16, 25, 19, 23, 508, 101927, 12, 102217, 101548, 60, 220, 176251, 157356, 162650, 169992, 198, 220, 220, 16, 17, 25, 15, 16, 508, 101927, 12, 102217, 101548, 60, 220, 176251, 157356, 163107, 174614, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12, 16, 17, 12, 16, 23, 10958, 198, 220, 1177, 25, 313, 508, 45943, 12, 103946, 60, 220, 176247, 158710, 165835, 171171, 198, 10904, 17, 15, 17, 20, 12,
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角色任务：你是一位极端严苛的用户行为数据挖掘专家兼数据格式化专家，请依托以上用户交互历史，针对指定主题，严格提取出所有相关的历史交互条目。
主题：从被动种草到主动决策：聚焦特定款式的服饰消费演化
输出格式要求：请仅输出包含 SID 的 JSON 数组，严禁输出任何额外的解释、说明或 Markdown 标记。
强约束：最终答案必须是一个可被 json.loads 解析的 JSON，不能包含 Markdown、解释、重复键或 JSON 外额外字符。/no_think<|im_end|>
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角色任务：你将作为一个极端严苛的用户行为数据挖掘专家和数据格式化专家，依据以上用户交互历史，围绕目标主题，精确提取出所有相关的历史交互信息。
主题：从泛化浏览到聚焦特定品类的消费收敛
输出格式要求：请仅以包含 SID 的 JSON 数组形式返回结果，切勿输出任何额外的解释说明或无关字符。
强约束：最终答案必须是一个可被 json.loads 解析的 JSON，不能包含 Markdown、解释、重复键或 JSON 外额外字符。/no_think<|im_end|>
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【2026-02-05】
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角色任务：你是一位极端严苛的用户行为数据挖掘专家兼数据格式化专家，请依托以上用户交互历史，针对指定主题，严格提取出所有相关的历史交互条目。
主题：从家居装修到软装升级的决策演化
输出格式要求：请严格只输出包含 SID 字段的 JSON 数组格式，禁止输出任何其他补充说明或解释性文本。
强约束：最终答案必须是一个可被 json.loads 解析的 JSON，不能包含 Markdown、解释、重复键或 JSON 外额外字符。/no_think<|im_end|>
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【2026-01-14】
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【2026-01-27】
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【2026-01-28】
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【2026-01-29】
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【2026-01-30】
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【2026-01-31】
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【2026-02-01】
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【2026-02-02】
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【2026-02-03】
--:-- [商品-点击] <|prod_begin|><s_a_4880><s_b_1021><s_c_5007>
【2026-02-04】
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01:34 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_6963><s_b_4432><s_c_1620>
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【2026-02-05】
08:22 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_960><s_b_57><s_c_7667>
08:22 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_5254><s_b_1903><s_c_5776>
08:22 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_116><s_b_7571><s_c_5823>
08:22 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_1786><s_b_90><s_c_1179>
08:35 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_7755><s_b_4733><s_c_1719>
08:38 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_661><s_b_6891><s_c_6278>
08:38 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_5218><s_b_370><s_c_7609>
08:38 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_5254><s_b_5857><s_c_3116>
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10:17 [视频-长播] <|video_begin|><s_a_5295><s_b_6234><s_c_7006>
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角色任务：你作为极端严苛的用户行为数据挖掘专家和数据格式化专家，需要根据以上用户交互历史，围绕给定主题抽取存在行为递进逻辑与内在关联的交互行为逻辑链。
交互行为类型（固定格式严禁更改）： 搜索-搜索、视频-浏览、视频-长播、直播-关注、直播-首次打赏、商品-点击、商品-购买、广告-点击、广告-深度转化
核心提取逻辑 (递进性准则)：
请依时间顺序提取 5 步以内的行为链，并确保后项交互B是前项交互A的场景需求协同补充、副作用诱因或兴趣细化升级，也就是 B 必须由 A 的延伸需求所驱动；严禁提取任何品类平级、内容重复或仅因天气/促销形成的并列凑单行为。
1.场景驱动协同：交互 B 和交互 A 必须落在同一生活场景、同一主题类目中，且存在很强的需求补完关系。
2.兴趣因果递进：交互 B 必须由交互 A 引发的副作用或新需求而产生，或者 A 本身就是 B 的诱因。
3.需求深度细化：在同一主题类目下,交互 B 的需求比 交互 A 更具体详细, 但不包括多次重复的购买、点击、搜索等行为，避免重复节点内容。
请根据以下主题提取行为逻辑链：
主题：从车辆养护到专业工具采购的决策闭环
输出格式：请以 JSON 对象形式返回，结构如下：
{
"logic_chain": {
"name": "从车辆养护到专业工具采购的决策闭环",
"events": [
{
"date": "YYYY-MM-DD",
"action": "[交互行为类型] 交互内容"（严格对应Timeline中交互条目，不允许省略）,
"logic": "逻辑说明"
}
]
}
}
强约束：最终答案必须是一个可被 json.loads 解析的 JSON，不能包含 Markdown、解释、重复键或 JSON 外额外字符。/no_think<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{"logic_chain":{"name":"从车辆养护到专业工具采购的决策闭环","events":[{"date":"2025-08-29","action":"[商品-购买] <|prod_begin|><s_a_4994><s_b_4743><s_c_5514>","logic":"问题触发：用户开始关注并试图解决柴油发动机的“烧机油、冒蓝烟、降噪音”等具体问题，表明其正在进行车辆维护。"},{"date":"2025-09-13","action":"[商品-购买] <|prod_begin|><s_a_2779><s_b_341><s_c_3122>","logic":"行为升级与工具聚焦：在进行了发动机维护后，用户购买了“5吨”承重级别的专业“吊装带”。这标志着用户的行为从简单的添加剂式保养，升级到了可能涉及发动机或重型部件吊装的深度维修或作业层面，体现了从“养”到“修”的认知和能力跃迁。"},{"date":"2025-09-24","action":"[商品-购买] <|prod_begin|><s_a_2488><s_b_614><s_c_4908>","logic":"系统性维护深化：在购买了核心维修工具后，用户进一步采购了“油水分离器”，这是对柴油发动机燃油系统的关键维护。此行为与前期的发动机抗磨保养和重型吊装工具形成了完整的“诊断-维修-系统优化”闭环，进一步证实了用户正在进行系统性的车辆深度维护。"}]}}<|im_end|>
<|im_start|>user
【用户交互历史】：
【2024-02-18】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_7568><s_b_7795><s_c_7911>
【2024-03-11】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_6733><s_b_7517><s_c_1218>
【2024-04-16】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_1611><s_b_5270><s_c_6301>
【2024-07-16】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_3132><s_b_2863><s_c_7871>
【2024-08-12】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_7517><s_b_93><s_c_2639>
【2024-09-15】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_3789><s_b_3321><s_c_3286>
【2024-11-07】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_1611><s_b_1752><s_c_6965>
【2024-12-08】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_6733><s_b_4433><s_c_2639>
【2025-03-23】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_5337><s_b_581><s_c_713>
【2025-10-09】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_2078><s_b_1679><s_c_7222>
【2025-10-11】
--:-- [商品-购买] <|prod_begin|><s_a_1896><s_b_6545><s_c_2639>
【2025-11-01】
--:-- [商品-点击] <|prod_begin|><s_a_3486><s_b_1142><s_c_1978>
【2025-11-17】
--:-- [商品-点击] <|prod_begin|><s_a_3275><s_b_3609><s_c_6643>
【2025-11-21】
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【2025-11-22】
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【2025-11-23】
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【2025-11-24】
--:-- [商品-点击] <|prod_begin|><s_a_7433><s_b_4353><s_c_5022>
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角色任务：你是极端严苛的用户行为数据挖掘与数据格式化专家，请结合上述用户交互历史，面向给定主题，全面提取出所有具备关联性的历史交互数据。
主题：从泛化健康焦虑到具体产品方案的探索与决策
输出格式要求：请严格只输出包含 SID 字段的 JSON 数组格式，禁止输出任何其他补充说明或解释性文本。
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如果金最初有4打衬衫，她给了她妹妹其中的1/3，金还剩下多少件衬衫？/think<|im_end|>
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<think>
首先，问题是：如果金最初有4打衬衫，她给了她妹妹其中的1/3，金还剩下多少件衬衫？
关键点：金最初有4打衬衫。一打是12件，所以4打就是4 × 12 = 48件衬衫。
她给了她妹妹其中的1/3。这里的“其中”指的是最初衬衫数量的1/3。所以，她给了48件的1/3。
计算1/3 of 48：48 ÷ 3 = 16。所以她给了16件衬衫。
那么，金还剩下的衬衫数量是：最初的48件减去给的16件：48 - 16 = 32件。
所以，金还剩下32件衬衫。
但让我确认一下：问题说“给了她妹妹其中的1/3”，意思是给了她妹妹最初衬衫的1/3。所以，是的，如上计算。
答案应该是32件衬衫。
</think>
金最初有4打衬衫，1打等于12件，所以4打是 \(4 \times 12 = 48\) 件衬衫。
她给了妹妹其中的 \(\frac{1}{3}\)，即 \(48 \times \frac{1}{3} = 16\) 件衬衫。
因此，金还剩下 \(48 - 16 = 32\) 件衬衫。<|im_end|>
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["<|living_begin|><s_a_6627><s_b_6234><s_c_6073>","<|prod_begin|><s_a_6588><s_b_7525><s_c_4495>","<|prod_begin|><s_a_2856><s_b_1839><s_c_6579>","<|prod_begin|><s_a_3196><s_b_7589><s_c_7978>","<|prod_begin|><s_a_3027><s_b_338><s_c_3986>","<|prod_begin|><s_a_8154><s_b_7874><s_c_3402>","<|prod_begin|><s_a_6418><s_b_1798><s_c_1897>","<|prod_begin|><s_a_2644><s_b_5250><s_c_6920>","<|prod_begin|><s_a_6418><s_b_4782><s_c_3993>","<|prod_begin|><s_a_8165><s_b_5515><s_c_5526>","<|prod_begin|><s_a_6418><s_b_667><s_c_5699>","<|prod_begin|><s_a_5586><s_b_6695><s_c_3078>","<|prod_begin|><s_a_4576><s_b_844><s_c_3367>","<|prod_begin|><s_a_6588><s_b_1671><s_c_733>","<|prod_begin|><s_a_4576><s_b_6119><s_c_389>","<|prod_begin|><s_a_3131><s_b_667><s_c_2204>","<|prod_begin|><s_a_8154><s_b_2175><s_c_2972>","<|prod_begin|><s_a_8165><s_b_390><s_c_5347>","<|prod_begin|><s_a_6588><s_b_3320><s_c_7495>","<|prod_begin|><s_a_3666><s_b_2857><s_c_4519>"]<|im_end|>
["<|prod_begin|><s_a_605><s_b_7136><s_c_1416>","<|prod_begin|><s_a_3411><s_b_7195><s_c_823>","<|prod_begin|><s_a_6332><s_b_5340><s_c_4060>","<|prod_begin|><s_a_6332><s_b_5002><s_c_6988>","<|prod_begin|><s_a_6332><s_b_8026><s_c_3456>","<|prod_begin|><s_a_3101><s_b_348><s_c_2462>","<|prod_begin|><s_a_5772><s_b_5663><s_c_5366>","<|prod_begin|><s_a_6332><s_b_5340><s_c_399>","<|prod_begin|><s_a_6536><s_b_5002><s_c_8>","<|prod_begin|><s_a_6332><s_b_5515><s_c_1091>","<|prod_begin|><s_a_4524><s_b_5426><s_c_1643>"]<|im_end|>
["<|prod_begin|><s_a_4252><s_b_3335><s_c_7932>","<|prod_begin|><s_a_4679><s_b_6678><s_c_7019>","<|prod_begin|><s_a_2683><s_b_5574><s_c_7912>","<|prod_begin|><s_a_307><s_b_5574><s_c_3367>","<|prod_begin|><s_a_6488><s_b_6824><s_c_4877>","<|prod_begin|><s_a_3074><s_b_4295><s_c_444>","<|prod_begin|><s_a_2538><s_b_3348><s_c_1882>"]<|im_end|>
{"logic_chain":{"name":"从车辆养护到专业工具采购的决策闭环","events":[{"date":"2025-08-29","action":"[商品-购买] <|prod_begin|><s_a_4994><s_b_4743><s_c_5514>","logic":"问题触发：用户开始关注并试图解决柴油发动机的“烧机油、冒蓝烟、降噪音”等具体问题，表明其正在进行车辆维护。"},{"date":"2025-09-13","action":"[商品-购买] <|prod_begin|><s_a_2779><s_b_341><s_c_3122>","logic":"行为升级与工具聚焦：在进行了发动机维护后，用户购买了“5吨”承重级别的专业“吊装带”。这标志着用户的行为从简单的添加剂式保养，升级到了可能涉及发动机或重型部件吊装的深度维修或作业层面，体现了从“养”到“修”的认知和能力跃迁。"},{"date":"2025-09-24","action":"[商品-购买] <|prod_begin|><s_a_2488><s_b_614><s_c_4908>","logic":"系统性维护深化：在购买了核心维修工具后，用户进一步采购了“油水分离器”，这是对柴油发动机燃油系统的关键维护。此行为与前期的发动机抗磨保养和重型吊装工具形成了完整的“诊断-维修-系统优化”闭环，进一步证实了用户正在进行系统性的车辆深度维护。"}]}}<|im_end|>
["<|prod_begin|><s_a_5051><s_b_3624><s_c_1082>","<|prod_begin|><s_a_2083><s_b_5026><s_c_7119>","<|prod_begin|><s_a_2931><s_b_5260><s_c_3547>","<|prod_begin|><s_a_310><s_b_6653><s_c_4393>","<|prod_begin|><s_a_6488><s_b_8125><s_c_211>","<|prod_begin|><s_a_7433><s_b_4353><s_c_5022>","<|prod_begin|><s_a_5586><s_b_4353><s_c_3483>","<|prod_begin|><s_a_2083><s_b_2119><s_c_3662>"]<|im_end|>
<think>
首先，问题是：如果金最初有4打衬衫，她给了她妹妹其中的1/3，金还剩下多少件衬衫？
关键点：金最初有4打衬衫。一打是12件，所以4打就是4 × 12 = 48件衬衫。
她给了她妹妹其中的1/3。这里的“其中”指的是最初衬衫数量的1/3。所以，她给了48件的1/3。
计算1/3 of 48：48 ÷ 3 = 16。所以她给了16件衬衫。
那么，金还剩下的衬衫数量是：最初的48件减去给的16件：48 - 16 = 32件。
所以，金还剩下32件衬衫。
但让我确认一下：问题说“给了她妹妹其中的1/3”，意思是给了她妹妹最初衬衫的1/3。所以，是的，如上计算。
答案应该是32件衬衫。
</think>
金最初有4打衬衫，1打等于12件，所以4打是 \(4 \times 12 = 48\) 件衬衫。
她给了妹妹其中的 \(\frac{1}{3}\)，即 \(48 \times \frac{1}{3} = 16\) 件衬衫。
因此，金还剩下 \(48 - 16 = 32\) 件衬衫。<|im_end|>
[INFO|2026-07-16 01:36:05] llamafactory.model.model_utils.kv_cache:144 >> KV cache is disabled during training.
[INFO|2026-07-16 01:36:05] llamafactory.model.model_utils.liger_kernel:144 >> Liger kernel has been applied to the model.
[INFO|modeling_utils.py:748] 2026-07-16 01:36:05,991 >> loading weights file /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018/model.safetensors
[INFO|modeling_utils.py:821] 2026-07-16 01:36:05,991 >> Will use dtype=torch.bfloat16 as defined in model's config object
[INFO|configuration_utils.py:1027] 2026-07-16 01:36:06,041 >> Generate config GenerationConfig {
"eos_token_id": 151645,
"output_attentions": false,
"output_hidden_states": false,
"pad_token_id": 151643,
"use_cache": false
}
Loading weights: 0%| | 0/311 [00:00<?, ?it/s] Loading weights: 56%|█████▌ | 174/311 [00:00<00:00, 1737.92it/s] Loading weights: 100%|██████████| 311/311 [00:00<00:00, 2232.90it/s]
[INFO|configuration_utils.py:978] 2026-07-16 01:36:06,329 >> loading configuration file /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018/generation_config.json
[INFO|configuration_utils.py:1027] 2026-07-16 01:36:06,329 >> Generate config GenerationConfig {
"do_sample": true,
"eos_token_id": [
151645,
151643
],
"pad_token_id": 151643,
"temperature": 0.6,
"top_k": 20,
"top_p": 0.95
}
[INFO|dynamic_module_utils.py:406] 2026-07-16 01:36:06,329 >> Could not locate the custom_generate/generate.py inside /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018.
[INFO|2026-07-16 01:36:06] llamafactory.model.model_utils.checkpointing:144 >> Gradient checkpointing enabled.
[INFO|2026-07-16 01:36:06] llamafactory.model.model_utils.attention:144 >> Using FlashAttention-2 for faster training and inference.
[INFO|2026-07-16 01:36:06] llamafactory.model.adapter:144 >> Pure bf16 / BAdam detected, remaining trainable params in half precision.
[INFO|2026-07-16 01:36:06] llamafactory.model.adapter:144 >> Fine-tuning method: Full
[INFO|2026-07-16 01:36:06] llamafactory.model.loader:144 >> trainable params: 801,433,600 || all params: 801,433,600 || trainable%: 100.0000
[INFO|trainer.py:1469] 2026-07-16 01:36:06,458 >> ***** Running training *****
[INFO|trainer.py:1470] 2026-07-16 01:36:06,458 >> Num examples = 287
[INFO|trainer.py:1471] 2026-07-16 01:36:06,458 >> Num Epochs = 1
[INFO|trainer.py:1472] 2026-07-16 01:36:06,458 >> Num update steps per epoch = 72
[INFO|trainer.py:1473] 2026-07-16 01:36:06,458 >> Instantaneous batch size per device = 1
[INFO|trainer.py:1476] 2026-07-16 01:36:06,458 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 4
[INFO|trainer.py:1477] 2026-07-16 01:36:06,458 >> Gradient Accumulation steps = 4
[INFO|trainer.py:1478] 2026-07-16 01:36:06,458 >> Total optimization steps = 26
[INFO|trainer.py:1479] 2026-07-16 01:36:06,458 >> Number of trainable parameters = 801,433,600
0%| | 0/26 [00:00<?, ?it/s][WARNING|logging.py:340] 2026-07-16 01:36:06,747 >> `use_return_dict` is deprecated! Use `return_dict` instead!
4%|▍ | 1/26 [00:07<03:13, 7.75s/it] 8%|▊ | 2/26 [00:16<03:13, 8.06s/it] 12%|█▏ | 3/26 [00:23<02:59, 7.78s/it] 15%|█▌ | 4/26 [00:31<02:55, 7.99s/it] 19%|█▉ | 5/26 [00:38<02:40, 7.63s/it] 23%|██▎ | 6/26 [00:47<02:37, 7.85s/it] 27%|██▋ | 7/26 [00:55<02:32, 8.03s/it] 31%|███ | 8/26 [01:03<02:24, 8.02s/it] 35%|███▍ | 9/26 [01:12<02:22, 8.39s/it] 38%|███▊ | 10/26 [01:20<02:12, 8.25s/it] 38%|███▊ | 10/26 [01:20<02:12, 8.25s/it] 42%|████▏ | 11/26 [01:29<02:07, 8.47s/it] 46%|████▌ | 12/26 [01:36<01:54, 8.14s/it] 50%|█████ | 13/26 [01:45<01:45, 8.14s/it] 54%|█████▍ | 14/26 [01:53<01:38, 8.23s/it] 58%|█████▊ | 15/26 [02:01<01:29, 8.11s/it] 62%|██████▏ | 16/26 [02:08<01:18, 7.82s/it] 65%|██████▌ | 17/26 [02:16<01:12, 8.00s/it] 69%|██████▉ | 18/26 [02:24<01:03, 7.94s/it] 73%|███████▎ | 19/26 [02:32<00:55, 7.93s/it] 77%|███████▋ | 20/26 [02:40<00:47, 7.87s/it] 77%|███████▋ | 20/26 [02:40<00:47, 7.87s/it] 81%|████████ | 21/26 [02:48<00:39, 7.87s/it] 85%|████████▍ | 22/26 [02:56<00:31, 7.98s/it] 88%|████████▊ | 23/26 [03:04<00:24, 8.07s/it] 92%|█████████▏| 24/26 [03:12<00:16, 8.03s/it] 96%|█████████▌| 25/26 [03:20<00:07, 7.96s/it] 100%|██████████| 26/26 [03:28<00:00, 7.88s/it][INFO|trainer.py:1823] 2026-07-16 01:39:34,644 >>
Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =)
100%|██████████| 26/26 [03:28<00:00, 7.88s/it] 100%|██████████| 26/26 [03:28<00:00, 8.01s/it]
[INFO|trainer.py:3815] 2026-07-16 01:39:34,661 >> Saving model checkpoint to /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035
[INFO|configuration_utils.py:533] 2026-07-16 01:39:34,662 >> Configuration saved in /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035/config.json
[INFO|configuration_utils.py:816] 2026-07-16 01:39:34,662 >> Configuration saved in /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035/generation_config.json
{'loss': '1.945', 'grad_norm': '6.75', 'learning_rate': '2.688e-07', 'epoch': '0.1394'}
{'loss': '1.843', 'grad_norm': '6.156', 'learning_rate': '6.345e-08', 'epoch': '0.2787'}
{'train_runtime': '208.2', 'train_samples_per_second': '0.482', 'train_steps_per_second': '0.125', 'train_loss': '1.92', 'epoch': '0.3624'}
Writing model shards: 0%| | 0/1 [00:00<?, ?it/s] Writing model shards: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 1.17it/s] Writing model shards: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 1.17it/s]
[INFO|modeling_utils.py:3471] 2026-07-16 01:39:35,519 >> Model weights saved in /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035/model.safetensors
[INFO|tokenization_utils_base.py:3278] 2026-07-16 01:39:35,634 >> chat template saved in /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035/chat_template.jinja
[INFO|tokenization_utils_base.py:2111] 2026-07-16 01:39:35,656 >> tokenizer config file saved in /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035/tokenizer_config.json
***** train metrics *****
epoch = 0.3624
total_flos = 11453868GF
train_loss = 1.92
train_runtime = 0:03:28.20
train_samples_per_second = 0.482
train_steps_per_second = 0.125
Figure saved at: /home/ll/llm4rec/experiments/outputs/v47_v29_clean_world_guard_lr35e7_ep035/training_loss.png
[WARNING|2026-07-16 01:39:35] llamafactory.extras.ploting:149 >> No metric eval_loss to plot.
[WARNING|2026-07-16 01:39:35] llamafactory.extras.ploting:149 >> No metric eval_accuracy to plot.
[INFO|modelcard.py:263] 2026-07-16 01:39:35,751 >> Dropping the following result as it does not have all the necessary fields:
{'task': {'name': 'Causal Language Modeling', 'type': 'text-generation'}}
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