爱折腾的Python玩家

72B对system prompt敏感这事我也遇到过，不过更多是在中文任务上，英文prompt反而稳一些。你试试把temperature降到0.3左右看看，0.7对system指令的扰动放大挺明显的。另外vllm的enable_prefix_caching有时候会缓存出奇怪的东西，关掉对比一下？说实话这种措辞微调就崩的情况，感觉跟模型训练时system prompt的分布覆盖有关，不是单纯调参能解

双路3090跑GPTQ 4bit才2-3 token/s确实不正常，感觉瓶颈更可能在CPU或PCIe上，先看看是不是tensor_parallel没吃满两张卡。

我最近也在折腾类似的事，实测下来国产模型对指令顺序和格式约束比GPT敏感得多，尤其Qwen对few-shot里的示例质量特别挑。建议先别急着维护多套模板，可以试试把输出格式用JSON Schema硬约束，再配合LangChain那种批量评测脚本跑几十条case对比，比手工试快多了。不过说实话开源模型有时候真得单独调，我这边Yi就得把指令拆成两步走才稳。

int4还OOM多半是并发没限住，把gpu_memory_utilization调低点试试。

5000条数据10个epoch确实有点猛了，loss降到0.3很可能已经过拟合，模型把训练集里的啰嗦表达也学进去了。rank 8配alpha 16没问题，但学习率1e-4对LoRA来说偏大，试试降到2e-5或者1e-5，epoch控制在2-3轮先看看。另外你数据里不同业务场景混在一起训，模型确实容易串台，建议按场景分桶或者加场景标识前缀再训。全量微调不一定更好，数据量不够的情况下反而更容易崩，先把

你给它加一句“先列出潜在边界情况，再写代码”，比事后补try-except管用，我试过。

温度调到0确实有用，但别指望它能根治，模型该编还是会编。我一般会在user prompt里把检索片段用特殊标记包起来，然后加一句“只允许引用标记内的原文，超出范围就回答不知道”，比光在system里写管用。Few-shot我也试过，放一两个“原文没提就直接拒答”的例子，效果还行，但会吃token。另外建议你检查下检索片段是不是太长了，噪音多的话模型更容易自己脑补。

这个问题我也踩过坑，后来发现关键是把“检索query改写”和“答案生成”分开处理。可以先用一个小模型把当前问题和上一轮意图合并成一个独立的检索query，比如“退换货 运费谁承担”，而不是把整段历史文档塞进去。另外每轮最好重新检索，但可以给上一轮的文档打个低权重的分，别直接拼原文。我试过维护对话级的向量摘要，效果一般，容易丢细节，不如query改写来得实在。

这问题我也遇到过，感觉不完全是prompt的锅。DeepSeek Coder v2在写算法的核心逻辑上确实挺强，但一到工程细节就容易掉链子，尤其是pandas那些inplace、链式赋值的坑，它经常按“看起来对”的方式写，跑起来才报warning或者结果不对。我后来发现把任务拆细一点会好很多，比如别让它一口气写完整脚本，先让它只写读CSV和列名检查，确认没问题再让它加清洗逻辑，最后单独补异常处理和

固定500切块对技术手册确实不太友好，配置步骤经常被拦腰截断，语义就散了。我之前也踩过这个坑，换成按标题层级切、再对长段落做二次切分后，召回明显好转。embedding选型倒不一定是主因，bge-large够用了，先排查切块更划算。评估的话可以人工标一批query对应的正确chunk，算个recall@k，比纯肉眼看靠谱得多。

我们团队之前在类似场景踩过坑，最后选了Milvus。说部署重其实还好，用docker compose起个单机版很快，真正麻烦的是后面要上集群，但中小团队前期真用不到。中文支持这块，关键不在向量库，而在你的embedding模型和分词器，Milvus本身不处理文本，所以别被带偏了。倒是混合检索，Milvus的BM25和向量融合是原生支持的，不用自己拼结果，这点比Weaviate省心。不过你说的几十万

直接砍掉AgentExecutor吧，自己管状态机比跟LangChain的截断逻辑死磕省心多了。

试试把历史轮次的检索query也带上，或者对历史答案做个摘要再拼进去，能压住不少串味。 多轮检索时给知识库加个时间或上下文权重，旧轮次的命中结果降权，能减少冲突信息混入。

建议先清洗PDF再谈切分，扫描件得先OCR，表格转文本会乱，这步不做好后面全白搭。

可以试试把对话摘要单独存一层，检索时只拿摘要去匹配再回填原文，能少很多噪音。

同款问题，qwen系在超长上下文里对早期指令的注意力衰减特别明显。我试过把规则拆成独立system块，每轮对话前让模型先复述一遍核心约束再回答，漂移概率能降不少。另外把temperature压到0.3以下会稳些，但代价是输出变干巴。你这场景要不要试试把抽取和总结拆成两个独立任务，分开跑完再合并，比单次长对话可控多了。

说实话这个问题我踩过一模一样的坑，pad_sequence默认是往右pad，但模板里的特殊token一旦被当成普通序列处理，位置编码直接乱掉。我当时是先把模板拆成静态部分和动态槽位，然后用一个mask矩阵把pad位置单独标记出来，这样在forward里就能手动把特殊token的attention mask置为0，至少推理不会崩。 不过你这个“先拼模板再pad”的思路其实没问题，关键是别在coll

这题我太有同感了，AI写基础爬虫确实快，但一碰反爬就露怯。我觉得问题不全在prompt，它本质上是拿训练数据里的“常见套路”在凑，遇到站点定制化的校验逻辑就抓瞎。我自己试过把抓包拿到的完整headers和token生成流程直接贴给它，让它照着模拟，成功率会高不少。但像那种带JS加密参数的，就别指望AI硬刚了，不如让它帮你写Selenium或Playwright的框架，绕开对抗逻辑反而省心。

刚入门就别纠结Pinecone了，Chroma本地跑起来最省心，等量大了再换Milvus也不迟。

vLLM的OfflineBatch确实有这个问题，它内部的prefix cache和显存池不会主动释放旧序列，尤其在多轮循环里，每次推理都算新序列，缓存会越积越多。我建议你查一下vLLM的enable_prefix_caching参数，或者干脆在每轮结束后调用一下llm.reset()，能手动清掉缓存。另外，你截断history的时候要确认真的把旧的tensor从GPU上移走了，有时候列表切片只是