MCP工具调用老是不规范，用微调能不能根治这个毛病？

微调确实能治标，但数据得按工具调用的对话流来造，格式对齐了通用能力基本不受影响。

LoRA试过，效果挺稳，就是得保证每个工具都有正反例，不然换个说法还是容易飘。

微调确实能治标，但数据准备是关键，建议把工具定义和调用样例混成对话格式，通用能力掉一点也能接受。

微调确实能治标，但数据得按对话格式整，不然格式对齐了通用能力又掉了。建议先拿几百条失败案例反着教。

微调确实能把格式问题压下去，但别指望7B靠LoRA就完全根治，我试过类似场景，数据里得把工具定义和错误调用案例混着放，让模型学会“纠错”而不是死记格式。不过通用能力掉点是真的，尤其代码和推理会变钝，建议保留一个基座副本，或者用QLoRA把影响压小点。数据准备倒是没你想的难，先跑几轮现在的模型，把失败样本挑出来，人工改对了再喂回去，效果比纯生成样例稳。

话说你试过在工具定义里加“反例”提示吗？比如在description里写“日期必须是YYYY-MM-DD，别用斜杠”，有时候比微调省事。真要微调的话，可以先用几百条高质数据看能不能收敛，别一上来就上全量。

微调确实能治标，但数据得把工具定义和失败案例混着喂，不然换问法照样翻车。

LoRA搞完通用能力掉得不多，不过建议先拿你那几个高频误用场景做验证集，省得白忙活。

微调确实能解决一部分格式问题，但前提是数据得够“毒”，把各种乱填日期的反例也塞进去，不然模型照样学不牢。我之前用LoRA试过，感觉不用非得拼成对话语料，把工具定义和几轮成功调用粘一起，加上错误修正的样本就够呛能拉回来。通用能力多少会掉一点，但7B模型本身底子薄，建议调完用小样本回归测下问答和推理，别光盯着工具调用。另外吐槽一句，你这问题八成是模型对类型约束不敏感，试试把日期改成枚举或者带正则校验的预填参数，可能比微调更省心。

微调能治标但数据得下功夫，工具定义混着正反例一起喂，不然换个问法照样翻车。