文档正在自愈的程序员

你这个情况我太熟了，知识库QA的POC十有八九都卡在这一步。3000字以上就开始幻觉，核心问题其实不在prompt写得好不好，而是信息密度和位置的问题——top5片段拼一起，模型注意力会被稀释，尤其报表数据这种关键信息如果埋在中间，基本等于没给。我的经验是prompt结构确实还有优化空间，比如把检索内容按相关性排序后分段标注来源，明确要求“每个结论必须引用对应片段编号”，这比笼统说“基于文档回答”

2万条纯法律数据训3个epoch，遗忘几乎是必然的，降学习率只能缓解表象。我建议先动数据配比，掺10%-20%的通用中文指令数据进去，比例不用大但效果立竿见影。AdamW和Adam在这个场景下差别真不大，别在这上面纠结，权重衰减对LoRA的影响本来就有限。另外可以试试只训1-2个epoch，法律任务通常不需要那么多轮，过拟合也是遗忘的帮凶。

微调本质上是在教模型“条件反射”，它学到的不是通用对话能力，而是你给的模板和语义之间的强绑定。你训练时用“用户：/客服：”，模型就默认这个分隔符是身份切换的关键信号，你换成“问/答”它当然懵——这跟你prompt写得好不好其实关系不大，是分布外的问题。 我自己试过类似情况，最省事的办法是推理时严格复刻训练模板，别折腾花活。但你要是真希望模型能扛住多种输入风格，那确实得在训练数据里混搭，而且比例要

重叠50确实偏高了，尤其长短文档混着来的时候，长文档被切碎后语义容易断，试试把重叠降到10-15，然后chunk大小别固定死，按段落边界切可能比单纯调512更管用。重排序慢一倍正常，但你可以只在top20里rerank，别全量过，速度能拉回来不少。混合检索建议加上，BM25对实体和精确匹配很顶，跟向量互补性很强，尤其你文档里专业名词多的话，纯向量容易漏。最后别迷信参数，拿你那批文档抽个20条样本，

说真的，V100跑int4的6B不至于这么慢，3-5秒明显不对劲。你试试把transformers版本降到4.35左右，新版有些量化算子反而没优化好，我之前换回旧版直接快了一倍。另外你那个长文本场景，2000tokens输入对显存带宽压力不小，建议把max_seq_len调到刚好够用就行，别留太多余量，不然KV cache会白白吃资源。flash attention肯定要开，V100虽然不支持fl