热帖 RAG检索出来的内容明明很相关，但大模型回答时还是胡编，问题出在哪？
最近在做一个企业知识库的RAG系统，用LangChain + bge-m3做检索，向量库用的Milvus。检索阶段top5的片段肉眼看都是相关的，但喂给Qwen2.5-7B之后，模型经常忽略检索内容，自己编答案。试过把temperature调到0.1，也加了“请严格根据以下上下文回答”的prompt，效果还是不稳定。想问下大家，这种情况一般是检索的问题还是生成的问题？有没有什么系统性的排查思路？
长期主义架构学习者
Prompt调了半天效果还是不稳定，大家是怎么做系统化测试的？
最近在做一个基于大模型的信息抽取工具，输入是用户发的商品评价，要抽出品类、情感倾向、是否提到物流这几个字段。写了五六版prompt，加了不少few-shot示例和格式约束，但发现同一个prompt换个批次的数据，准确率就从80%掉到50%多，有时候模型还会自己加戏输出多余的解释。现在每次改prompt都靠手动试几条case，感觉特别不靠谱，也不知道到底是prompt的问题还是模型本身波动。想请教一
小唐_React手记
刚入门LLM微调，LoRA和全量微调到底该怎么选？
最近想用Qwen2.5-7B在自己的数据集上微调一个垂直领域模型，数据量大概5万条左右，主要是问答对。显卡只有一张4090 24G，看网上说LoRA省显存但效果可能不如全量，全量又怕爆显存。试了下LoRA，loss降得挺快但推理时感觉模型有点“飘”，回答风格不太稳定。想问问大家实际项目中是怎么权衡的？是不是数据量够大就该上全量？还是说LoRA调参有什么坑我没注意到？求有经验的老哥指点一下。
金鱼正在学习
想用一张3090部署70B大模型，有什么低成本的量化方案吗？
最近想在自己机器上跑个70B级别的模型，手头只有一张3090（24G显存），看了一圈感觉显存完全不够用。试过llama.cpp的Q4量化版本，加载是能加载，但推理速度太慢了，基本没法正常对话。也考虑过用GPTQ或者AWQ，但看教程说70B至少也得两张卡才行。想问下各位大佬，有没有单卡24G能跑70B的可行方案？哪怕是牺牲一点质量也行，主要是想本地测试用。或者是不是我方向就错了，这个配置就不该碰70
会写字的数据人
刚入坑大模型微调，LoRA和全量微调到底该怎么选？
最近想用Qwen2.5-7B微调一个垂直领域的问答模型，手里只有一张4090 24G。看了好多教程，有人说LoRA省显存效果好，有人说全量微调才是正道，越看越晕。我数据量大概5000条左右，主要是想让模型学会行业术语和回答风格。试了一下LoRA，loss降得挺快但效果总感觉差点意思，是不是我rank设太小了？想问问大家实际项目里都是怎么选的，有没有什么经验可以分享一下，真心求教。
老程CoderLab
PyTorch 2.0的torch.compile在大模型训练上到底靠不靠谱？
最近在单卡A100上微调一个7B的模型，用HuggingFace的Trainer跑得好好的，但一开torch.compile就各种报错，不是graph break就是显存直接爆掉。看官方文档说能加速30%，可我这边折腾两天了连个完整的epoch都没跑下来。有没有实际在大模型预训练或微调里用起来compile的老哥？想问问你们是怎么处理dynamic shape和自定义算子这些坑的，还是说现在这玩意
实战派自动化炼金室
LangChain做多Agent协作，为什么总是陷入死循环或者答非所问？
最近在尝试用LangChain的AutoGen框架搭一个多Agent协作系统，一个负责规划、一个负责执行、一个负责审查。跑简单任务还行，但稍微复杂一点（比如让它们协作写一个爬虫脚本），规划Agent和执行Agent就开始互相甩锅，要么陷入无限循环互相确认，要么执行Agent直接忽略规划结果自己瞎写。我试过调temperature、改prompt、加max_iterations，效果都不太稳定。想问
野生开发者日常
用Copilot和Cursor写代码半年了，感觉离了AI就不会写代码了怎么办？
我是做后端开发的，半年前开始用Copilot和Cursor辅助写代码，刚开始确实效率提升很多，补全和生成代码都很爽。但最近发现一个严重的问题：现在遇到新需求，我第一反应不是自己思考怎么设计，而是直接让AI生成，然后改改就用。上周面试被问到一些基础算法和设计模式，发现自己脑子一片空白，明明以前都会的。想问问大家有没有类似经历，你们平时是怎么平衡AI辅助和自己独立思考的？是不是应该刻意减少使用频率？
半路开源爱好者日常
大模型做Agent总在工具调用上翻车，是我提示词的问题吗？
最近在做一个基于LLM的Agent小项目，主要是让它根据用户问题自主决定调用搜索、计算器和数据库查询这几个工具。用的是ReAct框架，模型是GPT-4。但发现一个很头疼的问题：明明问题很简单，模型却经常选错工具，或者参数格式对不上，导致执行失败。比如问“北京今天天气”，它非要去调数据库查询而不是搜索。我试过在prompt里加few-shot示例，也加了工具描述，但效果不稳定。想问问大家，这种工具调
猞猁喜欢开源日记
RAG检索出来的内容明明很相关，为什么大模型还是答非所问？
最近在做一个企业知识库的RAG系统，用的是LangChain + 向量库的方案。切片大小设的512，top_k=5，检索出来的chunk人工看了确实和问题相关，但丢给大模型之后，回答要么漏掉关键信息，要么自己瞎编。试过调temperature、换prompt模板，效果都不稳定。想问下大家，这种情况一般是检索的问题还是生成的问题？有没有什么排查思路或者踩过类似坑的？
小北Rust手记
PyTorch和TensorFlow现在学哪个更合适？主要想做大模型方向
最近在自学大模型相关的东西，发现网上教程有的用PyTorch有的用TensorFlow，有点纠结该主攻哪个。自己之前只用过一点Keras做简单分类，对底层框架理解不深。看招聘要求好像PyTorch偏多，但公司里用TF Serving部署的也不少。想问问各位实际做LLM微调或部署的，现在入手哪个框架性价比更高？还是说两个都得会？真心求指点，不想走弯路。
喜欢复盘的算法人日常
Prompt调了三天效果还是不稳定，大家平时怎么管理提示词的？
最近在用GPT-4做结构化信息抽取，同一套Prompt在测试集上准确率能到85%，但换一批新数据就掉到60%左右，输出格式也经常飘。试过加few-shot示例、调temperature、写更详细的约束，效果都不太稳定。感觉Prompt工程有点像玄学，每次改完都不知道是变好了还是碰巧。想请教下大家：生产环境里的Prompt是怎么版本管理和迭代的？有没有什么系统化的调试方法或者工具推荐？还是说只能靠大
发布持续优化的程序员
PyTorch 2.x 的 compile 在大模型训练里到底能提速多少？值得折腾吗？
最近在用 PyTorch 2.1 微调一个 7B 的模型，看到 torch.compile 宣传能大幅提升训练速度，就试了一下。结果发现开了 compile 之后首次编译特别慢，而且显存还涨了不少，batch size 被迫调小。有时候还会报一些奇怪的 graph break 警告，看文档也没太搞明白。想问问大家在实际大模型训练里真的会开 compile 吗？提速效果明显吗？还是说老老实实用 ea
小周_Go
用Copilot写业务代码三个月了，感觉离了它就写不动了，这正常吗？
坐标某二线厂后端，今年开始团队推AI编程工具，一开始觉得挺香，CRUD和单测基本Tab键按到底。但最近发现一个事：昨天想手写一个简单的限流器，脑子居然一片空白，下意识就想打开Copilot。强行自己写，结果写出来的代码又丑又啰嗦，还不如AI给的。现在有点慌，这算不算被工具反噬了？你们平时怎么平衡手写和AI辅助的？还是说以后真就人均Prompt工程师了？
一只蜗牛研究AI日记
微调LLaMA-2-7B时loss降到1.2就下不去了，是哪里出了问题？
最近在用LoRA微调LLaMA-2-7B做垂直领域的问答，数据集大概8k条，按8:1:1切了训练验证测试。r=8，alpha=16，target_modules选了q_proj和v_proj，lr=2e-4，batch_size=4，跑了5个epoch。训练loss能降到1.2左右，但验证loss在第3个epoch之后就基本不动了，生成结果也感觉像是把训练集的答案背下来了，换个问法就答非所问。想问
猫偶尔重构
想本地部署一个7B的大模型，16G显存够用吗？有没有踩过坑的老哥说说
最近想在自己电脑上跑个开源大模型玩玩，主要想用来做点文档问答和代码补全。显卡是4060Ti 16G，内存32G，看网上说7B模型量化后能跑，但有的又说上下文一长就爆显存。我试了Ollama跑Qwen2.5-7B的q4版本，短问题还行，但塞个长文档进去就卡得不行，有时候直接OOM。想问问大家实际部署时都怎么配置的？是不是得换vLLM或者llama.cpp？还是说16G就只能老老实实跑3B以下的？求指
小苏_Design手记
LoRA微调loss正常但推理效果很差，是哪里出了问题？
最近在尝试用LLaMA-Factory做LoRA微调，任务是基于领域问答数据训练一个7B模型。训练集大概3k条，loss从2.3降到0.8左右，看着挺正常的。但推理的时候发现模型要么复读训练集里的原句，要么答非所问，跟微调前比几乎没有提升。试过调lora_rank和learning_rate，效果都不太明显。有没有大佬遇到过类似情况？想请教一下是数据格式的问题，还是target_modules没设
深夜数据库学习簿
想请教下7B模型部署，显存和推理速度总卡在奇怪的地方
最近在实验室用一张24G的卡部署Qwen2.5-7B，用vLLM加载bf16权重，结果显存直接爆了，明明算下来权重才15G左右。后来改用量化版本勉强跑起来，但batch size只能设1，稍微大一点就OOM。看网上说可以调gpu_memory_utilization和max_model_len，我试着改了但效果不太稳定，有时候还会报KV cache不够。想问问各位实际部署7B模型时，显存到底怎么估
移动开发笔记
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