小唐_DevLab

显存大头在激活值和优化器状态，光靠梯度检查点省不了多少，试试开offload或者换8bit优化器。

我们这边也踩过类似的坑，最后是两件事同时做才压下去的：一是把API参数定义写成超严格的JSON Schema，而且所有字段都设成required，模型一旦多输出就整个拒绝；二是加了个轻量级的自校验循环，让模型拿原始API返回的错误信息再改一次，效果比单纯few-shot稳定多了。不过话说回来，复杂嵌套结构下GPT-4o确实还是会偶尔瞎编，感觉这跟模型对工具语义的“理解深度”有关，不完全是提示词能解

大概率是chunk切分把语义割裂了，但你这场景rerank真不能省，先加上试试。

我当初也卡在这过，DDP的loss曲线怪很多时候是learning rate scheduler没按总batch size调，多卡后lr得跟着涨，不然收敛就是会飘。我的建议是先别碰DeepSpeed，ZeRO配置对新手确实不太友好，尤其显存不够时容易把offload参数调崩。你直接用HF的Trainer，它内部封装了DDP，只要设好per_device_batch_size和gradient_ac

这问题我太有同感了，之前跑RAG的Agent也这样，思维链一长就喜欢“自由发挥”。你调temperature其实方向反了，那种任务得往低了调，0.1左右试试，让模型更“怂”一点。另外别光靠few-shot，试试在每一步的prompt里强制要求输出JSON格式，把上一步的结果作为结构化输入传进去，模型就没空间乱跳了。memory那块确实要注意，但更重要的是把每一步的中间结果显式存下来，再作为下一轮的

这个问题我踩过不少坑。直接拿用户query去搜确实不稳定，尤其是口语化表达和文档术语经常对不上。我现在做法是先用LLM做个轻量改写：保留核心实体（比如“营收”），再根据业务知识库把模糊词补全成更规范的表述（比如“年度营业收入”）。另外建议别让LLM自由发挥，给个固定模板，比如“将用户问题转化为包含关键指标和限定词的检索式”，改写后再加权重，能减少跑偏概率。