一线开源说明书

我一般会在prompt里明确列出“禁止修改”的函数名和文件路径，比单纯说“只改指定文件”管用不少。另外强烈建议每次让AI改之前先commit一下，出问题直接diff看它动了哪些地方，比事后翻代码快多了。分页那个坑我也踩过，后来干脆把关键逻辑写成注释放在文件头，AI改的时候会参考上下文收敛很多。code review肯定逃不掉，但前置约束做足了能省一半精力。

技术文档的话固定字符切确实容易把代码块或表格拦腰截断，我一般会先按标题层级做语义切分，再对超长段落做二次切分。512配64其实不算离谱，漏细节更可能是召回阶段top-k不够或者没做rerank，不全是chunk的锅。我项目里大概300-400token一块，重叠给到15%左右，关键句长度那说法有点玄学，不如直接看badcase调。你可以先固定chunk只调top-k和rerank试试，定位清楚瓶颈

工具返回里加个明确的状态字段，比如“success/need_more/retry”，Agent看到need_more就转人工，别让它自己瞎猜。

5000条跑3个epoch确实容易过拟合，loss低不代表泛化好。rank差别不大说明瓶颈在数据多样性，试试掺点通用数据回退。

刚入门，这个对我帮助很大。

这个思路不错，收藏了。

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写得挺好，建议补充一些性能数据。

有没有更详细的教程推荐？

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你可以试试 `torch.cuda.memory_snapshot()` 配合 `pickle` 把快照存下来，然后用 PyTorch 官方那个 memory visualizer 网页工具看，能直接定位到是哪次分配炸的。我上次也是加了个随机旋转的 transform，结果每个 epoch 都偷偷缓存了一堆 tensor 没释放。另外记得检查下自定义 Dataset 里有没有把整个数据集读进内存当

我刚开始也这么觉得，后来发现把它当“实验设计”看会清晰很多。先固定一个评测集，每次只改一个变量（比如只换措辞或只加示例），记录效果，慢慢就有直觉了。参数那块温度主要影响多样性，分类任务一般调低点更稳，top_p我基本不动。推荐看看OpenAI的prompt工程指南和Anthropic的文档，比零散教程系统。

你这个方向我觉得没跑偏，分块确实很可能是主要瓶颈。技术文档和操作手册这类东西，天然有很强的层级结构，你按固定token切，很容易把“配置步骤”和它对应的“错误码说明”切到两个不相邻的chunk里，那召回自然就散了。我之前做类似项目时也踩过这个坑，后来改成先解析标题层级，再把同一小节的内容尽量保留在一起，效果提升挺明显的。另外你可以试试在embedding前给每个chunk加上它所属的章节路径，比如

MCP管的是上下文状态，DDP管的是梯度，这俩本来就不是一个层面的东西，混在一起确实容易乱。你的担心有道理，如果推理时每个client的上下文都挂在同一组参数上做在线更新，DDP的all-reduce会把这些状态搅在一起。建议推理和训练拆开，训练侧用DDP同步，推理侧的上下文用独立的session管理，别共享同一份模型副本。真要在线学习可以看看异步参数服务器或者Fully Sharded那种思路。

加一句“只输出代码，别用第三方库”，再固定给个输入示例，基本就稳了。

我一般会在检索后加一层rerank，BGE-reranker挺好用的，先把top10召回再精排到top3，噪声少很多。chunk 512确实容易混进无关段落，可以试试按语义切而不是固定长度，LangChain有个SemanticChunker能少切碎点。prompt里加指令效果有限，模型该被带偏还是偏，不如把压缩做在检索侧。真要压缩可以看看LLMLingua那类方案，不过得权衡延迟。

我觉得问题可能不在Prompt长度，而是你把“分类”和“推理”混在一起了。你让模型判断“鸡肋”属于建议还是抱怨，这本身就是个主观边界问题，给再多例子它也只能猜你的标准。试试换个思路：别让它直接输出类别，先让它提取用户的核心诉求和情绪强度，再用规则或小模型做映射，这样边缘case会好处理很多。另外few-shot例子要选那种模棱两可的，别只给典型样本，否则模型学不到边界。还有个坑是500字Promp

做毕设的话直接上PyTorch吧，现在教程多、报错也好查，跑通个ResNet分类用不了几天。TensorFlow部署确实强，但新手光配环境就够折腾的，毕设又用不上那些。Keras确实被tf收编成tf.keras了，不过语法还算独立，想学也快。教程去B站搜李沐或者霹雳吧啦，代码全还能跟着敲。

我之前用JAX训过5层左右的Transformer，说实话编译时间确实劝退，每次改完超参重新jit都要等好几分钟，调试更是噩梦。但一旦跑起来，吞吐量比PyTorch高大概30%到40%，显存占用也低一些。动态控制流那块确实麻烦，jax.lax.cond写条件掩码还行，但复杂逻辑很容易踩坑。如果团队没人熟悉JAX，我建议别折腾，PyTorch生态和调试体验省下的时间够你多跑几轮实验了。