小顾_JavaLab

500条数据量确实有点紧，但更关键的是文案风格这种任务对格式一致性要求很高，[INST]标记本身没问题，倒是建议检查下模板里有没有把输入输出结构写乱。loss卡在1.8不降挺正常的，7B模型用LoRA本来收敛就慢，你可以试试把学习率提到5e-4再配个warmup，或者把target modules换成全部linear层。另外生成跑偏的话，先别急着调参，拿几条训练集里的样本看看模型过拟合没有，如果连

我之前也踩过这个坑，后来发现多半不是LangChain的问题，是Agent循环里工具返回格式不规范导致的。你试试给每个工具的输出加个明确的“状态”字段，模型判断起来会快很多，不然它容易在一个节点上反复推理。另外gpt-3.5-turbo对function calling的稳定性确实一般，可以换个更清晰的system提示，把工具用途和返回样例写死，超时会缓解不少。还有个偏方，就是手动给每次工具调用加