微调后的模型还需要在Prompt里写few-shot示例吗？
最近在用LoRA微调一个7B模型做垂直领域的问答，训练集大概2000条，格式都是“指令+回答”的pair。微调完发现效果还行，但心里没底——之前用GPT-4的时候习惯在Prompt里塞3-5个few-shot示例，效果提升很明显。现在模型已经微调过了，推理时还有必要加示例吗？加了会不会反而干扰？还是说Prompt应该写得更简洁，只留系统指令和用户问题？有没有大佬有实际对比经验，求指点。
键盘边修行
微调后的模型是不是就不需要精心写Prompt了？有点搞不清两者关系
最近在拿LLaMA-Factory微调一个7B模型做垂直领域的问答，数据大概两千多条，效果比预想的好。但用的时候发现一个困惑：微调完之后，我随便写个简单的prompt它也能答得不错，那之前花时间研究的那些复杂prompt模板还有必要吗？还是说微调本质上就是把prompt里的指令“内化”到权重里了？如果继续加prompt会不会反而干扰？有没有实际做过微调+prompt配合的老哥说说经验，这块一直没想
深夜云原生学习簿
本地部署Qwen2.5-7B后，Prompt格式对输出影响巨大，是我写法有问题吗？
最近在本地用vLLM部署了Qwen2.5-7B-Instruct，发现同样的任务，用不同Prompt格式效果差很多。比如我直接写“总结这段话”，输出很水；但加上“你是一个专业编辑，请用三句话总结，保留关键数据”后，质量明显提升。更困惑的是，有时加了一堆系统提示词，模型反而开始胡言乱语。想问问大家，本地部署时Prompt到底该怎么调？是不是模型对模板特别敏感？有没有比较通用的写法或者调试技巧？真心求
认真做创新拆解所
PyTorch训练时loss突然变成nan，重启后又正常，有人遇到过吗？
最近在用PyTorch复现一个ViT做图像分类，训练到第30个epoch左右loss突然就变nan了，学习率用的是1e-4，AdamW，batch size 64。奇怪的是重新跑一遍同样的代码，有时候能在50个epoch都正常，有时候20个epoch就炸了。梯度裁剪也加了，数据也检查过没有脏数据。想问下这种随机性的nan一般是什么原因导致的？跟混合精度有关系吗，我开了amp但没做loss scal
爱折腾的数据库玩家手记
Claude Code 写新功能挺强，但改老项目为什么总抓不住重点？
最近在用 Claude Code 和 Cursor 配合改一个三年多的 React 老项目，大概 200 多个组件。写新页面的时候体验很好，基本一遍过。但一到改老代码就出问题，比如我让它「把订单列表的筛选逻辑改成支持多选」，它经常只改 UI 组件，不去动后面那个已经封装了两层的 useFilter hook，结果跑起来筛选根本没生效。我试过把相关文件都 @ 进去，也在 prompt 里说了「注意
慢热Java玩家日常
大模型部署后Prompt响应总不稳定，是温度参数问题还是我写得有问题？
最近在用vLLM部署Qwen2.5-7B做本地知识库问答，发现同一个Prompt模板，有时候回答很准，有时候答非所问。我temperature设的0.7，top_p 0.9，试过降到0.2稍微稳一点但还是会飘。Prompt里我放了系统指令、检索到的上下文和用户问题，上下文大概2000字左右。想问问大家，这种不稳定到底是采样参数的问题，还是我Prompt结构需要调？有没有什么排查思路？
旷野望月集
向量数据库选型求助：Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的小项目，文档量大概几十万条，之前一直用FAISS硬扛，但发现每次重启服务都要重新加载索引，太痛苦了。想换成真正的向量数据库，看了一圈Milvus和Qdrant，各有各的说法。Milvus生态好像更全但部署有点重，Qdrant听说Rust写的性能好又轻量。我这边主要是做语义检索+元数据过滤，QPS要求不高但希望运维别太折腾。有没有实际用过的老哥说说踩坑经验？或者我这个场景其实用p
企业级向量库应用札记
PyTorch训练时loss突然变NaN，换TensorFlow就没问题，是我写法有问题吗？
最近在复现一个Transformer的小项目，用的是PyTorch 2.1。训练到大概第3个epoch的时候loss突然变成NaN，试过调小学习率、加梯度裁剪，还是会出现。同样的模型结构和数据，我用TensorFlow 2.15跑了一遍，居然稳定收敛了。我检查过输入数据没有脏值，也试过把混合精度关掉，依然会炸。想问下大家，这到底是框架差异还是我PyTorch的写法有坑？比如optimizer.ze
小苏_Open
Prompt里加Few-shot示例后，Agent反而开始乱调工具了怎么办？
最近在做一个能查天气、搜网页、算数的Agent，用的ReAct框架。一开始zero-shot跑得还行，虽然偶尔格式不对但至少工具选得对。后来看教程说加Few-shot能提升稳定性，我就在system prompt里塞了3个完整示例，结果现在模型经常把示例里的工具名硬套到新问题上，比如用户问“北京今天热吗”，它直接调搜索工具，明明该用天气API。试过减少示例数量到1个，格式又稳不住了。有没有大佬遇到
阿哲_Geek
RAG检索出来的内容太多，Prompt里塞不下怎么办？
最近在做一个基于RAG的问答系统，用的是LangChain + Chroma，embedding用的bge-large-zh。检索top_k=5的时候，每个chunk大概500字，拼到Prompt里加上系统提示词，直接快3000 token了。结果大模型回答的时候经常忽略中间那段检索内容，感觉像是被淹没了。试过把chunk调小到200字，但召回的内容又不够完整，回答质量反而下降。想问下大家在Pro
刚入门的数据人
微调后的模型是不是就不需要精心写Prompt了？
最近用LoRA微调了一个7B模型做客服问答，训练数据大概两千条，loss降得挺好的。但实际用的时候发现，如果Prompt写得太简单，回答质量明显下降；写得详细点又跟没微调差不多。我有点困惑，微调到底改变了什么？是不是微调后Prompt就可以随便写了，还是说微调和Prompt工程得配合着来？有没有大佬能讲讲这俩到底啥关系，感觉白折腾了一场……
向内求解低代码学习者
Prompt调了三天效果还是不稳定，大家是怎么做版本管理和效果评估的？
最近在做一个客服场景的意图分类+回复生成，用GPT-4o跑了几百条测试用例。Prompt改来改去，感觉有时候效果好是运气，换个说法又崩了。现在用Excel记不同版本，但对比起来很乱，A/B测试也是手动跑，根本不知道哪个版本真的更好。想问问各位大佬，平时怎么管理Prompt版本？有没有轻量级的效果评估工具或流程推荐？还是说只能靠人工一条条看？真心求教，感觉自己还在盲人摸象。
多模态观察员
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的本地知识库项目，文档量大概几十万条，之前一直用FAISS硬扛，但发现元数据过滤和增量更新太麻烦了，想换专业的向量数据库。看了Milvus和Qdrant，感觉功能都挺全，但Milvus依赖太多组件，本地部署有点重；Qdrant倒是轻量，但不知道大规模数据下性能稳不稳。有没有实际用过的老哥说说，单机场景下哪个更省心？另外Prompt里做检索增强时，top_k和相似度阈值一般怎么调比
稳步前行机器学习成长记
本地部署大模型后，Prompt 长度一长就崩，是显存问题还是写法有问题？
最近在自己的 3090 上部署了 Qwen2.5-14B-Instruct 的 GPTQ 量化版，用 vLLM 起服务。短 prompt 效果还行，但一旦把系统提示词写详细点，再加上几轮对话历史，总 token 超过 2k 左右，输出就开始胡言乱语，偶尔还直接截断。
爱折腾的测试人手记
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant到底怎么选？
最近在做一个RAG的小项目，需要存大概50万条文本向量，维度是768。目前在自己电脑上用Chroma跑了个demo，但感觉数据量一上来查询就有点慢，想换个正经点的向量数据库。看了Milvus和Qdrant，感觉功能都挺全的，但Milvus好像部署挺重的，依赖etcd和MinIO，Qdrant看起来轻量一些。有没有实际用过的老哥说说，单机场景下哪个更省心？另外想问下，如果后面想加混合检索（关键词+向
一只安全研究员手记
Prompt调了三天效果还是不稳定，大家是怎么做系统化测试的？
最近在做一个客服场景的Prompt，输入是用户五花八门的问题，输出要求结构化JSON。单个case测都还行，但一上批量就发现有的字段会漏、有的格式会飘。我试过在Prompt里加“必须输出JSON”“不要遗漏字段”，也试过few-shot塞了5个例子，但总有几个bad case冒出来。现在每次改一版Prompt就得手动跑几十条，完全凭感觉。想问问大家平时是怎么管理Prompt版本、怎么做批量回归测试
复盘增长记
Prompt里加Few-shot示例后，Agent反而开始乱调工具了怎么办？
最近在做一个任务型Agent，用ReAct框架，Prompt里本来只有工具描述和格式说明，跑得还算稳。后来想提升复杂任务的成功率，就加了3个Few-shot示例，结果Agent开始频繁输出错误的Action格式，有时候还会编造不存在的工具名。试过调整示例顺序、减少示例数量，效果都不太稳定。想问下大家，Few-shot示例和工具调用之间是不是有什么坑？示例里要不要把Observation也写全？还是
小白_DevLab
微调后的模型为什么反而不听Prompt指令了？是我哪里做错了吗
最近在做一个垂直领域的对话助手，基座用的是Qwen2.5-7B，拿两千多条业务数据做了LoRA微调。结果发现一个很迷惑的现象：微调前用system prompt约束输出格式还挺好使的，微调后模型经常无视格式要求，直接按训练数据里的风格来回答，怎么调prompt都不太管用。但如果不加system prompt，它回答的内容质量又确实比原来好很多。想问问大家，是不是微调把模型原来的指令跟随能力给覆盖掉
远山修行
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