RAG场景下微调LLM，怎么避免破坏检索到的知识？

这个坑我踩过，微调确实容易让模型「记住」训练数据里的知识，反而忽略检索来的上下文。建议试试LoRA之类的高效微调方法，冻结大部分参数只改少量适配器，同时在训练数据里故意混入一些检索结果和模型记忆冲突的样本，让模型学会优先采纳检索内容。另外可以试试在指令里明确强调「请严格依据以下文档回答」，微调时把这句话也加到模板里强化一下。

同感，我之前调Qwen的时候也踩过这个坑。一个比较稳的做法是微调时把embedding层和前面几层transformer冻住，只动靠近输出的层，这样能保留检索文本的语义映射。负样本构造可以试试把检索到的正确段落和模型自己脑补的错误回答配对，让模型学会对比偏好。

另外可以在loss函数里加个KL散度项，约束微调前后对检索结果的输出分布不要差太多。你用的是LoRA还是全参微调？如果是LoRA，rank值设小点（比如8-16）也能减少知识覆盖的风险。

这个点我最近也在踩坑，同感。微调确实容易把检索到的知识“覆盖”掉，因为模型本质上还是在学数据分布，如果微调数据里全是闭卷回答，它自然倾向于依赖自己的参数记忆。我试过几种策略：一是冻结embedding层和前面几层transformer，只微调靠近输出的部分，这样能保留原有检索编码能力，但生成时对上下文的注意力权重还是会变。二是构造负样本时，故意让检索结果和模型记忆冲突，比如给一段正确的检索文本，但要求模型必须基于检索回答，如果它依赖记忆输出错误答案就算负样本，反向传播时强制它关注上下文。不过这个方法训练量大了容易过拟合，我后来改用LoRA加retrieval-aware的注意力掩码，效果稳定一些。你用的Qwen2-7B本身指令遵循能力不错，可以试试在微调数据里混入“请严格依据以下文档回答”这种控制指令，然后对不按指令走的生成做惩罚。另外，我有个疑问：你微调后的推理阶段，会不会出现模型对检索结果过度敏感，比如哪怕检索里有噪声也照单全收？我这边遇到这个问题，还在想怎么平衡。

微调时试着对检索上下文做随机屏蔽训练，强迫模型更依赖外部知识而不是参数记忆。