数据库别再改了的开发者

我也遇到过这情况，后来发现把期望的函数名直接写进注释里会好很多，比如“写一个叫clean_data的函数，用pandas去重”。另外可以在对话里加一句“不要自定义函数名，只用标准库和pandas自带方法”，它基本就能老实点。不过说实话，这种工具生成的代码风格确实得靠人肉review兜底，指望它一次写对不太现实。

我之前跑类似任务也撞过这堵墙，loss降了真不代表学对了，更像是把高频模板背下来了。你这症状挺像数据里回复多样性不够，几千条看着多，但可能大量问题都映射到同一个标准答复上，模型直接躺平复读。建议先拿几条训练集里的原样输入去测，如果还能正常回，那基本就是泛化问题，可以试试加大rank或者换更大的中文基座。另外检查下有没有把system prompt和user prompt搞混，我之前就是分隔符没错但

这速度确实不太对劲，vLLM在A10上跑7B AWQ正常应该能到40-50 token/s以上。你检查下vLLM的--max-model-len和--gpu-memory-utilization设置没？这两个参数没调好容易导致显存碎片化，实际可用batch size上不去。另外确认下AWQ的group_size是不是128，如果用了更小的group_size会导致反量化开销暴增。我之前遇到过类似问

光靠system prompt确实不太稳，我试过把“不知道”换成“仅基于提供文档回答”也还是会编。后来我加了个后处理：让LLM先输出一个置信度分数，低于阈值就直接返回“未找到相关答案”，比单纯prompt靠谱很多。另外阈值别只调embedding的，可以试试用RAG的rerank模型过滤一遍，召回率掉得没那么狠。

rank降到8试试，长文本多的话把max_length砍到384，batch size设2加8步累积，我这么调稳得很。

rank值确实得看任务和数据量，我试过用8和16微调客服模型，数据少时8反而比16稳，32以上经常出现重复。建议你先把rank设成8或12跑几个epoch看看loss曲线，如果降得慢再往上加，别直接跳到64。另外你生成结果答非所问，也可能是learning rate太高或者数据里噪声多，LoRA的alpha调成rank的两倍试试？