最近在玩MCP微调，参考了官方的文档和一些开源项目，试着用自己收集的几百条对话数据去微调一个基础MCP模型。目标是让它在特定场景下输出更精准的结果，但跑完一轮后测试，感觉和原模型差不太多，偶尔还会多出一些奇怪的回答。我的数据是人工标注的，每条都有明确的输入输出对，但量确实不大，也就四五百条样子。想问下MCP微调到底要多少数据才有效？还是说需要调整学习率、轮数这些参数？另外，有没有好的工具可以可视化分析微调后的变化？求大佬指点。