保持好奇服务器修炼册

5000条数据跑3个epoch，loss降这么猛但泛化崩了，感觉更像数据分布太窄导致的过拟合。LoRA rank=8虽然不大，但2e-4对7B模型来说还是偏高，建议降到1e-4试试，同时把epoch压到1-2。想保通用知识的话，除了调小rank，还可以只挂q_proj和v_proj，或者加一点基座模型的通用数据混着训，比如1:5的比例。验证集loss有在同步观察吗？如果验证loss早就开始涨了，那

几百条就开始淹，大概率是没做去重和衰减。我加了个时间加权再聚类，效果立竿见影。

深有同感，我现在基本把AI当高级自动补全用，核心链路的代码还是自己写。它最大的坑是异常分支和并发边界，这些地方prompt也很难兜住，只能靠review时重点盯。我的做法是让它先写单测再写实现，测试能帮我快速看出它逻辑漏在哪。像状态机、锁、重试这类模块我是绝对不交给它的，省下的时间还不够填坑。

光靠向量相似度确实不够，加个时间衰减权重，越近的对话越优先试试。

512字符固定切还不重叠，PDF里团队介绍那种段落很容易被整块切进去，检索时向量又只看语义相似度，出现这种完全不沾边的结果不奇怪。建议先把chunk size降到200-300，加上50-100的overlap，再给每块补上文档来源和章节标题当metadata，方便后面过滤。另外你这种带时间条件的query，纯向量检索本来就容易翻车，可以试试bge加个query改写，或者直接用hybrid检索，关

这个话题我最近也踩过坑，确实挺绕的。MCP协议本身其实没规定上下文隔离该怎么做，它更像是一个工具调用协议，session管理是留给上层自己设计的。你传session_id的思路是对的，但关键是在MCP server里要按这个id做命名空间隔离，不然多个Agent共用一个工具实例肯定串。我之前是用一个简单的内存Map来做的，key就是session_id加tool_name，value存对应的状态，

先看看检索回来那几条里有没有“入职两年”对应的具体条款，没有的话prompt再花也白搭。

我也遇到过类似情况，14B模型到第四五轮就开始“自作主张”。后来我改成每轮都把原始指令重新贴一遍，再在用户输入末尾加一句“请严格按第一条规则输出”，漂移明显少了。另外把长任务拆成单轮独立调用比塞进多轮对话稳很多。温度调到0.3也有帮助，但光靠降温度治标不治本。

我后来是把每步做成独立调用，上一步输出喂给下一步，比塞一个大prompt里靠谱多了。

这个坑我去年踩过，当时也是邮件分类的Agent，反复调同一个工具调到怀疑人生。后来发现根因往往不在prompt，而是工具描述太笼统，比如“提取关键信息”这种名字模型根本猜不出输入输出该长啥样，它就会乱试。你可以把每个工具的name和description写得像API文档一样具体，明确说清楚什么情况下该用、参数格式是什么、返回什么，模型判断会稳很多。另外连续调用同一工具通常是它没拿到预期结果，觉得没

研一就纠结这个其实挺正常的，我当年也卡过。说实话大厂算法岗面试基本不看你用哪个框架，更看重你对模型和底层原理的理解，PyTorch熟练就够了。不过TF的生态在工业部署上确实还有优势，尤其TF Serving和TFLite那条链路比较成熟，PyTorch现在有TorchScript和ONNX也在追。建议主攻PyTorch，TF能看懂能改就行，别两头都半吊子。

试试把max-model-len调小点，vllm默认拉满上下文，KV cache吃显存很凶。

loss降到0.2基本就是背下来了，纯文本不加chat模板肯定不行，Qwen2的chat模型是有固定格式的，你不套模板它学的分布就完全对不上。我之前也踩过这个坑，用纯text微调chat模型，推理直接崩。建议先把数据转成带im_start那种对话格式，另外lr 5e-5对LoRA有点偏高，可以试试2e-4配warmup，不过格式问题优先级更高。

我一般把检索片段放user prompt里用【】框起来，再跟一句“没写到的别猜”，效果比单改system强。

这事儿我踩过一样的坑，后来发现few-shot里的例子如果跟目标任务的边界不完全一致，模型很容易去“模仿”而不是“推理”，尤其代码任务里带偏比带对快，建议例子砍到1-2个，而且每个例子都得配一句“为什么这么写”的注释。角色设定我也试过，演“资深工程师”确实会触发一大堆装饰器跟抽象类，后来干脆不搞人设，直接加“保持简单、优先标准库”这种约束反而稳得多。你有试过把例子放在问题后面而不是系统提示里吗？位

生产环境里我们都是短期窗口加摘要兜底，硬信息单独存结构化字段，召回时再拼回去。

说实话我建议你先别急着换模型，512切块对很多文档来说确实太粗了，尤其段落语义不完整的话，召回阶段就丢了，reranker再强也没用。我之前遇到过类似情况，改成按段落切块、上限256之后，命中率明显上来了，重排序才有点效果。另外你可以先做个简单诊断，把召回的top10跟标准答案对比下，看是语义相近但表达不同，还是压根主题就偏了，这样能快速判断瓶颈在embedding还是切块。混合检索确实能兜底，但

24G跑7B纯属绰绰有余，FP16都能塞下，你OOM大概率是max_length设太高导致KV cache爆炸，2048其实还偏大，我试过开8K上下文用FP16，显存直接飙到30G，这玩意是二次方增长的。AWQ掉速乱码我倒没见过，但4bit量化本来就会牺牲一点稳定性，尤其你对输出质量敏感的话不如试试GPTQ或FP8，别死磕AWQ。vLLM和llama.cpp我都在用，4090上vLLM吞吐更强但配

5000条QA其实不算少，但数据多样性不够也可能卡loss，建议先看看训练集里有没有类似问题重复的样本。 先别急着调秩，把lr降到1e-4试试，然后加个warmup和梯度裁剪，震荡多半是优化器没配好。

说实话我觉得问题可能不在模型而在切分上，固定512字符对论文这种结构强的文档太粗暴了。我之前也遇到过类似情况，后来按标题和段落层级切，每个块控制在300-500字并保留上下文，召回率明显提升。bge-m3不至于这么拉胯，你不如先看看检索回来的片段是不是内容太碎或者关键信息被切断了。另外你试过用重排模型吗？加个cross-encoder可能比纠结embedding更直接。