脱口秀作为火爆的文娱形式之一，正面临着严重的“创作焦虑”。段子不够用、题材同质化、老梗嚼不烂，让许多演员在舞台上汗流浃背。而另一边，AI大模型虽然能写诗作画、敲代码写研报，但在面对“幽默”这个人类智慧的高地时，往往表现得像个只会讲冷笑话的理工直男。
为什么通用大模型不懂幽默？因为它太“懂事”了，也太“全球化”了。 真正的幽默往往藏在冒犯的边缘、文化的褶皱以及极具地域特色的生活体验里。
今天，我们就来一场硬核的文娱科技实验：如何利用微调技术，把一个通用大模型，改造成一个懂方言、知民俗、满嘴“地道味儿”的本土脱口秀写手。
一、准备阶段：3小时搭好 “本土笑料数据集”
AI脱口秀的核心不是 “生成段子”，而是 “精准踩中地域笑点”，但没有本土素材喂养，再厉害的大模型也写不出 “天津人接话茬”“四川人摆龙门阵” 的精髓，这一步要做的，就是给 AI 攒够 “家乡梗” 的 “粮食”。
① 3 类核心素材：覆盖地域笑料全场景
不用自己蹲守茶馆记段子，从这些渠道搜集，高效又精准。
•本土语言梗：方言特色词汇、谐音梗、口头禅，来源可参考本地论坛、方言短视频评论区。
•地域生活梗：本地人的日常习惯、饮食偏好、出行特点，来源可扒本地生活号、外卖平台 “本地特色菜” 评论区。
•城市标签梗：本地标志性建筑、历史典故、网络热梗，来源可搜城市话题微博、本地脱口秀俱乐部演出片段。
② 数据清洗：给 AI “去糟粕留精华”
搜集来的素材不能直接用，要按3个标准筛选，避免AI写出 “尬梗”。
•无争议：剔除涉及地域黑、敏感话题的内容。
•有共鸣：保留 “本地人秒懂，外地人能 get” 的梗。
•结构完整：优先选 “铺垫 + 包袱” 的完整段子，方便 AI 学习段子逻辑。
③ 格式整理：官方标准让训练更顺畅
参考阿里巴巴达摩院Qwen系列模型的微调数据格式，将素材整理成 “对话式” 结构，AI 更容易理解。
{
"system": "你是一名擅长创作地域脱口秀的演员，要结合[城市名]的方言、生活习惯、城市特点写段子，语言幽默自然，有包袱有共鸣。",
"user": "请写一个关于[城市名]饮食的脱口秀片段",
"assistant": "[整理好的本土饮食梗段子，例：“西安人早起不慌不忙，先去泡馍馆掰馍——别人掰馍用5分钟，西安大爷能掰半小时，边掰边跟老板唠：‘你这馍得掰成黄豆大，煮出来才入味，不然就是糟蹋汤！’我试过一次，掰完馍手酸了，结果老板说：‘小伙子，你这掰得太大，得再改改’——合着我这半小时白干了！”]"
}
注：数据量越多，AI 效果越好。
二、训练阶段：LoRA 微调大模型，4 步搞定 “地域化改造”
很多人觉得 “训练 AI” 门槛高，其实用 LoRA 技术（低秩适应），普通电脑 + 开源工具就能搞定 —— 它不用改大模型全部参数，只训练 “小插件”，既省资源又快。以下是基于 Qwen2.5-7B-Instruct 模型的实操步骤，全程有官方工具支撑，新手也能上手。
① 准备工具：3 个必备 “装备”
•模型基座：下载 Qwen2.5-7B-Instruct（开源免费，支持中文，适合创意生成，下载地址：阿里云通义千问模型社区）。
•训练框架：用 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调工具，Hugging Face 官方推荐），安装命令：pip install peft transformers torch。
•硬件要求：普通显卡（如 RTX 3090/4090）即可，显存 12GB 以上（显存不够可加load_in_4bit=True参数，用 4 位量化加载模型）。
② 核心参数设置：按官方经验来，少走弯路
LoRA 训练的关键参数，参考LoRA 微调最佳实践设置，避免踩坑。
| | |
| | 决定低秩矩阵的拟合能力，地域脱口秀属于简单创意任务，rank=4 足够（太高易过拟合） |
| | 控制 LoRA 权重影响，按 “alpha=2*rank” 设置（例：rank=4 时 alpha=8），官方经验值 |
| | 参数更新速度，太大易发散，太小训练慢，2e-4 是中文创意任务常用值 |
| | 数据量 100 条时，3 轮足够（轮次太多会让 AI “记死” 素材，失去创造力） |
③ 实操代码：复制即用，注释超详细
以下代码基于 PyTorch 框架，参考Hugging Face官方LoRA训练示例，替换城市名和数据集路径即可运行：
# 1. 导入工具库
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
import torch
# 2. 加载模型和tokenizer（Qwen2.5-7B-Instruct）
model_name = "qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.float16, # 用半精度训练，省显存
load_in_4bit=True, # 4位量化，显存不够时启用
device_map="auto" # 自动分配设备（CPU/GPU）
)
# 3. 配置LoRA参数（按推荐值设置）
lora_config = LoraConfig(
r=4, # rank=4
lora_alpha=8, # alpha=8（2*rank）
target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 只训练注意力层，效果好且省资源
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM" # 因果语言模型（生成类任务）
)
# 4. 加载本地数据集（替换成你的数据集路径，格式为JSON）
dataset = load_dataset("json", data_files="本地笑料数据集.json")
# 5. 数据预处理：将文本转为模型能识别的格式
def preprocess_function(examples):
# 拼接对话：system + user + assistant
texts = [
f"### System: {sys}\n### User: {user}\n### Assistant: {assist}"
for sys, user, assist in zip(examples["system"], examples["user"], examples["assistant"])
]
# 编码文本，设置最大长度（Qwen2.5-7B建议不超过2048）
return tokenizer(
texts,
truncation=True,
max_length=2048,
padding="max_length",
return_tensors="pt"
)
# 应用预处理函数
tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
# 6. 配置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./地域脱口秀AI模型", # 模型保存路径
per_device_train_batch_size=2, # 批次大小（根据显存调整，1-4均可）
learning_rate=2e-4, # 学习率
num_train_epochs=3, # 训练3轮
logging_steps=10, # 每10步打印一次日志
save_strategy="epoch", # 每轮保存一次模型
fp16=True # 半精度训练
)
# 7. 开始训练（用Trainer API，简单高效）
from transformers import Trainer, DataCollatorForLanguageModeling
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset["train"],
data_collator=data_collator,
peft_config=lora_config # 注入LoRA配置
)
# 启动训练
trainer.train()
# 8. 保存模型（后续可直接调用）
trainer.save_model("./地域脱口秀AI模型_最终版")
print("训练完成！模型已保存")
④ 训练后测试：快速验证 “地域味”
训练结束后，用以下代码测试 AI 效果，输入本土相关 prompt，看输出是否符合预期：
# 加载训练好的模型
from peft import PeftModel
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto"
)
lora_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "./地域脱口秀AI模型_最终版")
# 测试prompt（替换成你的城市）
prompt = """### System: 你是一名擅长创作武汉脱口秀的演员，要结合武汉方言、过早文化、长江大桥等元素写段子，语言幽默自然。
### User: 请写一个关于武汉“过早”的脱口秀片段
### Assistant: """
# 生成段子（控制长度，避免过长）
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = lora_model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=200, # 生成不超过200个字符
temperature=0.7, # 随机性（0-1，越高越灵活）
top_p=0.9,
do_sample=True # 启用采样，让段子更多样
)
# 打印结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
三、迭代阶段：开放麦 “实战”，3 步让 AI 段子更 “炸场”
AI生成的段子不是 “一劳永逸”，得经过真实观众检验，就像脱口秀演员要跑开放麦一样，根据反馈调整模型，才能让段子越来越 “戳人”。
① Day1：小范围测试，收集 “笑点反馈”
找 10-20 个本地朋友当 “测试观众”，把AI生成的10个段子（覆盖语言、生活、城市标签 3 类）读给他们听，按以下标准记录反馈：
•爆梗：听到后3秒内笑出声，且能复述的段子。
•冷梗：没反应或 “尬笑” 的段子。
•争议梗：部分人觉得好笑，部分人觉得 “不贴切” 的段子。
② Day2：优化素材 + 模型微调，针对性 “补短板”
根据反馈调整数据集，再进行1轮LoRA微调。
•强化爆梗：把“爆梗”拆解成更多相似素材，补充到数据集中。
•替换冷梗：删除 “冷梗”，新增更具体的细节。
•修改争议梗：用更温和的表述。
③ Day3：开放麦正式 “演出”，定版可用模型
找本地脱口秀俱乐部合作开放麦，让演员用AI生成的段子上台表演，记录2个关键数据。
•笑声密度：每分钟笑声次数（目标≥2 次 / 分钟）。
•互动率：观众接话、鼓掌的次数。
如果数据达标，模型就可以正式使用；如果不达标，重复 “反馈-优化- 微调” 流程。
四、这篇文章能帮你解决什么问题？
•脱口秀创作者：不用再愁 “地域梗” 灵感，AI批量出素材，重点放在打磨包袱上。
•文旅宣传团队：用 “AI 脱口秀” 做城市宣传，比传统文案更有趣。
•短视频博主：快速产出 “本土搞笑内容”，节省创作时间。
•AI爱好者：亲手实操 LoRA 微调，掌握 “创意类大模型改造” 技能。
文娱产业的核心是 “内容共鸣”，而脱口秀是最容易引发共鸣的载体之一。现在，有了AI+LoRA的组合，你不用再做 “孤勇者”，让大模型帮你挖地域梗、写段子，你只需要专注于 “让观众笑” 这件事，这才是创作的本质。
