微调后的模型做Agent工具调用，总是忘记参数格式怎么办？

说实话你这个情况我太熟了，之前用Qwen 2.5 7B做类似工具调用也踩过一样的坑。几十条数据确实太少了，LoRA微调对这种格式敏感的任务，至少得准备几百条高质量、格式完全统一的例子，而且每条里参数名、类型、嵌套结构都得严格一致，模型很容易被小样本里的不一致带偏。另外3个epoch可能也偏少，我试过5-8个epoch效果才稳定下来，但注意别过拟合，可以盯着验证集loss看。还有个小技巧：微调时把工具定义（比如function的parameters描述）也拼到系统提示里一起训练，让模型学会从定义里反推格式，而不是死记硬背参数名。另外8B模型对这类精细的JSON输出确实吃力，如果数据量实在上不去，可以试试在推理时加一个输出校验和重试逻辑——检测到格式错误就让模型重新生成一次，或者用正则暴力修正。你用的JSON例子是纯文本还是带Schema描述的？我觉得后者可能更稳。

几十条数据确实少了点，LoRA对这种格式敏感的任务，数据量起码得几百条，而且参数名和类型必须严格统一，不然模型很容易混乱。我之前用Qwen 2.5 7B试过类似场景，把json schema直接写进系统提示词里固定住，效果比纯靠微调稳定不少。另外检查下是不是微调时把数据里的大小写、下划线都保持一致了，模型对这类细节特别敏感。

说实话，我微调7B模型做tool calling时也踩过一模一样的坑，参数名写错、类型搞混简直家常便饭。我觉得你提到的“数据量太少”很可能是关键原因，几十条例子对8B模型来说真的不够让它稳定记住格式，尤其LoRA本身参数占比小，数据多样性不足时很容易过拟合到个别模式。我自己试过把训练数据扩到500条以上，并且刻意在每条里混入不同的参数名变体（比如order_id、orderId、ID都放进去做负样本），让模型学会强制匹配工具定义的规范，效果会好很多。另外，3个epoch可能也偏多了，LoRA微调小模型时1-2个epoch反而更不容易遗忘基座能力，你可以试试降低epoch同时把学习率调高一点。还有一个细节：如果你的function calling格式是纯JSON字符串，可以试试在训练时把工具定义和用户指令拼接成自然语言对话形式，而不是直接丢JSON模板，模型对语言模式的理解力通常比严格格式更强。至于小模型本身能力上限，我觉得7B级别在格式一致、数据充足的前提下是可以搞定简单工具调用的，但复杂嵌套参数确实容易崩，实在不行可以先用大模型（比如GPT-4o-mini）批量生成高质量微调数据再蒸馏到小模型上。你temperature现在调成多少？我一般training阶段直接设到0.1，推理时再拉到0.3左右，太低容易重复，太高就放飞了。

几十条数据确实少了点，参数格式不一致模型记不住，建议至少搞几百条统一格式的样本再试。

说实话，你这个情况我太熟了，之前用Qwen2.5 7B调工具调用也遇到过一模一样的毛病——参数名飘忽不定，类型乱跳。我觉得核心问题还真不是模型本身不行，而是你那几十条数据太少了，而且可能格式一致性没做到极致。LoRA微调对数据质量极其敏感，哪怕一个参数名在样本里混用了下划线和小驼峰，模型就会学歪。建议你把所有示例的字段名、类型、顺序都严格统一成一套JSON schema，甚至可以把“order_id”这种关键词加个固定前缀，比如“input_order_id”，强制模型记死。另外3个epoch对于小样本来说可能欠拟合，可以试试5-8个epoch，但要用更小的学习率防止过拟合到那几个例子的噪声上。还有个小技巧：在system prompt里用自然语言把参数格式写清楚，比如“注意：所有参数名必须用snake_case，且order_id是字符串类型”，有时比微调本身管用。如果预算允许，也可以考虑切一点更大的模型比如14B来蒸馏数据，不过8B理论上够用，主要还是数据工程没做到位。

数据量确实有点少，几十条对LoRA微调来说不太够，尤其工具调用这种格式敏感的任务，我试过至少得几百条不同参数组合的例子才能稳定。另外检查下你的训练数据里参数名和类型是否完全统一，模型会学你数据里的不一致性。小模型不是不能做，但需要更精细的数据清洗和更多epoch，我一般跑5-7个epoch，同时把temperature设到0.1以下减少随机性。

试试把所有参数名在数据里统一加个前缀比如“input_”，让模型死记硬背，数据量少的情况下格式一致性比多样性重要。

几十条数据确实少了点，微调小模型做工具调用至少得几百条高质量样本，而且格式一定要严格统一，比如所有字段名、类型都得完全一致，不然模型很容易学歪。另外可以试试在训练时把system prompt里也固定写好参数格式，让模型每次都看到相同的约束。LoRA rank值也可以调大一点试试，我遇到过16比8效果明显更好。

几十条数据确实少了点，参数格式不一致也容易让模型学歪，建议多写几百条统一格式的样本再试试。

数据量确实太少了，几十条样本很难让模型稳定记住参数格式。建议至少准备200条以上，并且严格统一JSON键名。

说实话你这个情况太典型了，我刚开始搞Agent的时候也一模一样踩坑。几十条数据确实偏少了，尤其对于工具调用这种对格式敏感的任务，LoRA微调3个epoch基本就是在死记硬背那几十个json，稍微变化就崩。我后来把数据量堆到500条左右，手动造了一些参数名乱写、类型错误的负样本，让模型学会“纠正”而不是“死记”，效果明显好了很多。另外你试试把temperature调到0.1甚至0，工具调用这种确定性任务不需要任何随机性，高温度等于鼓励它自由发挥参数名。还有个小技巧：在system prompt里把每个工具的参数schema用自然语言描述一遍，比如“order_id必须是字符串，类似'ORD12345'这种格式”，比纯json格式更容易被小模型记住。不过也得承认，8B模型做复杂工具调用确实有天花板，我换成Qwen2.5 7B后感觉参数格式的稳定性好了一些，可能跟预训练时function calling数据的质量有关。你用的是哪种LoRA rank值？有时候rank太高反而会让模型过度拟合那几十条数据的细节。