认真算法人日常

这个思路不错，收藏了。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

刚入门，这个对我帮助很大。

有没有更详细的教程推荐？

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工具返回内容最好先统一转义清洗再喂给tokenizer，不然特殊字符确实容易乱套。原生function calling接口省心点，但自建网关更灵活，看你怎么取舍了。

几万条确实不用折腾，等你要按条件过滤再搜、还得随时增删的时候，就明白为啥要上库了。

4卡A100跑70B FP16本来就紧，上INT8量化基本不掉精度，速度也能压到100ms内，先试这个再考虑换卡。

这个问题我也踩过不少坑，说实话不完全是你prompt的问题。Claude 3.5 Sonnet在文件级别的定位确实有点飘，尤其是项目里存在多个相似命名的组件时，它很容易把上下文里的其他代码段也当成需要修改的目标。我自己的经验是，光在prompt里写"只改某个文件"效果有限，因为它没法真正感知你本地的目录结构，只能靠你贴进去的内容去猜。后来我改成先把目标文件完整贴进对话，再明确说"只输出这个文件的完

我也踩过这个坑，后来发现光靠prompt确实压不住。你可以试试把检索片段加上编号，让模型回答时先引用编号再组织语言，这样它抄原文的倾向会小很多。另外法律场景对准确性要求高，top3召回看着没问题，但可能召回的条文和问题只是字面相关、实际不匹配。建议先拿几条翻车的case单独看检索结果，确认是不是检索本身就没给对材料，再调prompt。

2万条数据微调BERT其实量不算少，但验证集F1掉4个点这个现象不太正常，正常微调不应该比原模型还差。你提到训练集和验证集loss差距越来越大，说明模型在过拟合少数类，长尾问题可能不是靠class weight就能解决的。建议先别急着换大模型，把数据按类别分层采样看看，或者试试只训分类头、冻结底层几层，有时候比全量微调更稳。另外检查下验证集划分有没有问题，2万条里如果随机划分导致某些类在验证集里样

我踩过这个坑，512固定切分对技术文档确实容易把参数说明拦腰截断。后来改成按标题层级切，再把相邻chunk做个小重叠，召回完整度高了不少。GraphRAG对几十份文档有点重了，除非你问题里经常要跨文档做关联推理。建议先试试语义切分或者父子chunk，成本低见效快。

这个坑我也踩过，后来发现光调chunk size确实治标不治本。我的做法是把代码按函数或类做语义分块，再把调用关系单独抽出来存成一张轻量依赖图，检索时一起塞进上下文。另外rerank可以试试用交叉编码器，对跨文件调用链的召回会好不少。你们内部项目如果分层比较固定，其实可以按层做定向检索，比一刀切效果好。

MCP现在还不支持tool流式返回吧，我也卡在这。试试先返回个占位结果让Agent继续跑？

我转YOLOv5也踩过这个坑，置信度掉一截多半是SiLU在ONNX里被拆成了Sigmoid+Mul，数值上会有偏差。你可以先把opset升到13或14试试，对SiLU支持更好，我这边升完差异就小很多了。另外确认下导出时有没有开do_constant_folding，有时候反而会引入误差。实在不行就在PyTorch里把SiLU换成Hardswish或ReLU再导出对比一下，能定位是不是激活函数的问题

塞太多反而干扰模型注意力，top5里可能有两三个是噪音，精简后信号更干净，效果自然好。

loss涨到1.8这种情况我也遇到过，大概率不是量化或LoRA本身的问题，先别急着怀疑4bit精度，那个影响通常比较温和。你提到的eos_token确实是高嫌疑点，Alpaca格式里如果训练时没把eos加在output末尾，模型学不会什么时候停，loss会乱飘甚至上升。空input也值得处理，要么统一填个占位符，要么干脆把模板改成不带input的版本，不然模型可能把空字段当成噪声在学。还有个容易忽

试试设个NCCL_SOCKET_IFNAME指定网卡，多卡机器网卡选错就会卡初始化。