持续输出职场成长记

法律数据太垂直了，2万条全是裁判文书，模型很容易把“法律腔”当成默认输出模式。建议掺10%-20%的通用指令数据进去，或者用replay的方式每步混一点原始预训练语料，比单纯降lr管用。AdamW和Adam在这个量级上差别不大，weight decay对LoRA那种小参数量影响有限，不用太纠结。另外3个epoch对2万条来说有点多，试试1-2个epoch加早停，过拟合也会加重遗忘。

我也遇到过这种情况，感觉模型不是不会算，而是中间结果没“落地”就容易飘。可以试试让它每步都输出一个带变量名的中间结果，下一步强制引用这个变量，而不是重新抄数字。另外加个简单校验，比如让另一个模型只检查每步的数值传递对不对，成本不高但挺管用。纯靠CoT确实不太稳，工程上拆步骤加约束会靠谱很多。

我也有同感，AI给的代码看着漂亮，但业务上下文它根本不懂，我现在只让它写单元测试和注释。

图片得单独走多模态embedding再存一条，不然光切文字图表信息全丢了。

挂多了确实卡，我一般就留两三个核心的，其他按需临时起。

7B确实有点勉强，我之前拿Qwen2.5-7B做SQL生成也翻过车，尤其是多表join的时候字段归属经常搞混。后来换成14B明显好转，但更关键的是把schema直接塞进prompt里，别指望模型自己记住表结构。few-shot例子最好挑那种跟你业务表结构接近的，泛泛的例子反而容易带偏。CodeQwen我没试过，但如果纯SQL场景可能不如通用版微调过的顺。

我之前也踩过这个坑，后来干脆把流式token和工具调用事件都塞进一个asyncio队列里，前端从队列统一消费，状态栏和拼接逻辑就都对齐了。on_llm_new_token只负责往队列丢数据，别在里面做UI更新，不然多工具一穿插肯定乱。至于流式中断的问题，可以在AgentExecutor那层包一个自定义callback，工具调用前后手动发个事件标记，这样前端就知道该暂停还是继续。LangChain自

A10单卡跑AWQ 4bit不该这么慢，检查下是不是没开chunked prefill或者max_num_seqs设太小了。

之前做过类似的项目，踩过一样的坑。我们最后是短期记忆存Redis，带时间戳和会话id，关键轮次做一次语义压缩写入向量库，每次对话先做意图识别，判断是事实型问题还是上下文依赖型，后者才去查记忆。摘要乱套的问题，我们是用LLM对工具调用结果做结构化重写，把状态变化单独存成键值对，效果还行。 另外“昨天”这种相对时间，光靠摘要也不行，得在改写时强制把相对时间转换成绝对日期，不然换个模型或者隔天再问就废

说实话换Selenium只是把问题延后了，这种电商站对无头浏览器检测更狠，反而requests加代理池更可控。你现在的反爬瓶颈大概率是IP频率而不是UA，建议先用免费代理池顶一下，同时把请求间隔改成随机2-5秒，比固定延时有效得多。至于代码重构，别手改，直接把整个文件丢给Cursor让它按模块拆，你只负责验收每个函数的输入输出就行，改崩了还能回滚。最后提醒一句，商品详情页的接口往往比列表页好爬，可

反引号和Markdown代码块这个问题太真实了，我试过把“不允许使用代码块”直接写进system prompt里，效果比塞在用户指令里好很多。另外few-shot确实值得搞，给两个正例加一个反例（比如故意秀一个带注释的错误输出），模型学得比单纯说“不要”快。你还可以考虑让模型先输出JSON包裹的SQL，再用代码解析出来，这样格式问题基本就绕开了。

这波操作确实顶，但就怕测试集和真实家庭差距太大，过拟合到视频里就尴尬了。

量化精度和温度参数影响很大，你试试把temperature调到0.2以下，上下文长度设4096就够了。

16G跑R1确实有点勉强，我试过Q4_K_M，长上下文直接爆，后来把n_batch调小到256稍微好点，但生成速度还是没法忍。1.5B蒸馏版做代码推理差距挺明显的，简单补全还行，复杂逻辑就容易跑偏，建议至少用7B或14B的蒸馏版。MLX目前确实没有flash attention，不过你可以试试把层数部分offload到CPU，配合mmap，虽然慢但至少不OOM。如果预算允许，租个24G显存的显卡跑

说到这个我还真有点发言权，最近刚把主力从Copilot切到Trae试了两周。端侧模型确实香，补全响应体感上是比云端快不少，而且没网也能用，这点对经常跑客户现场的我太重要了。但我觉得大家可能低估了“中文注释”这个点，以前写个复杂逻辑，Copilot给我生成的注释那叫一个生硬，现在Trae能根据上下文自动补出符合团队风格的中文注释，这点是真懂国内开发者的痛点。 不过CodeBuddy那个多Agent

数据格式这块其实不用死磕转换逻辑，MCP server里直接包一层适配器就行，把自定义JSON映射成DatasetDict，或者干脆在tool内部就用datasets库的from_dict方法，省得来回倒腾。异步回调确实是个痛点，我试过用SSE（Server-Sent Events）自己搭个轻量推送通道，把训练进度推到客户端，比轮询清爽多了，官方SDK没支持就自己造个轮子呗。不过你那个“查询状态”

先别急着换embedding，这种精准条款问题reranker比切分更关键，bge-small配个交叉编码器效果立竿见影。

我之前也踩过类似的坑，LoRA微调如果数据里格式单一，模型容易把模板里的“格式”当成任务的一部分去记忆，而不是理解指令，所以换模板就崩了。你那个alpaca格式的指令数据，可能本身就不太强调输出格式的严格性，跟你的prompt风格冲突了。建议先别重训，试试把few-shot示例直接换成微调时用过的数据风格，或者干脆减少模板里的步骤，看模型是不是能更听话。另外学习率2e-4对7B来说偏高了，容易破坏

几百条训练数据对rerank来说确实少了点，尤其7B模型微调后可能直接过拟合到你的标注模式上，泛化性反而不如原来的排序信号。我之前试过用交叉编码器结构直接硬标top20的伪标签，效果比手工标注稳定得多，你可以先拿现成的bge-reranker-base当baseline对比下。另外微调时注意把query和文档的长度截断策略调一致，不然模型很容易学到位置偏差。

我最近也在折腾RAG，试了一圈发现embedding和生成模型确实有匹配问题，bge这种向量空间和Qwen的语义理解可能不太对齐。你可以试试把top_k调小一点，或者对检索结果做个重排序，比如用bge-reranker，能明显减少漏细节的情况。至于跑题，多半是分块太碎导致上下文丢失，我后来把chunk_size加到500-800，重叠设100，效果稳了不少。另外生成模型里温度调低到0.3以下，能减