部署ChatGLM3后prompt怎么写都不对劲，求指点

我也踩过这个坑，本地6B和API版差别真挺大的，小模型对prompt更敏感，你写“不要解释”它反而可能盯着这个词瞎发挥。温度别急着调，先固定0.3左右，重点是把system写清楚角色和输出格式，比如“只输出答案，不超过两句话”。重复内容多半是max_length或者重复惩罚没设好，可以试试repetition_penalty调到1.1。另外建议去翻翻官方仓库的example，比网上那些玄学技巧靠谱多了。

本地部署和API版确实有区别，但没你想的那么玄乎，更多是参数配置和推理框架的差异。ChatGLM3-6B对prompt格式其实挺敏感的，官方模板里的system和user之间最好别乱加空格或换行，否则模型容易把指令当成普通上下文。回答偏长和爱加免责声明，大概率是训练数据里这类安全回复占比高，温度调到0.3到0.5之间会稳一些，太高就容易重复。我自己试过把system写得更具体，比如“你是问答助手，回答不超过三句话，禁止输出‘作为AI’”，比笼统的“请直接回答”管用。另外可以试试在user结尾加一句“答案：”来引导它直接续写，这招对6B小模型挺有效。纯靠试错确实累，建议你先固定温度0.4，然后只改system里的约束词，一次只动一个变量，记录几组对比，很快就能摸到边界。

本地部署和API版确实有差别，API那边通常做了后处理或对齐调优，本地裸模型更容易“放飞”。回答偏长和免责声明多，八成是system没压住，可以试试把system写得更具体，比如限定字数、指定输出格式，比“请直接回答”这种泛泛指令管用。温度别急着调，先固定0.3左右排除随机性，重复输出往往是top_p或重复惩罚没设好。建议去扒一下ChatGLM3官方finetune仓库里的prompt示例，比网上那些零散技巧系统多了。

温度调低点先，0.3试试，太长可能是重复惩罚没设对。