复盘观察室

24G跑13B FP16确实很极限，我之前用4090也遇到过类似问题。说实话，量化带来的损失在代码场景特别明显，因为语法错误这种是灾难性的，不是“风格变差”能糊弄过去的。我的经验是，如果非要本地跑，优先考虑4-bit的AWQ配合vLLM的投机采样，比GPTQ在长文本上稳定不少，但前提是你得花时间调对采样参数。另外，ollama那个加载快其实是把模型切块缓存了，长文本卡是因为上下文窗口没优化好，建议

说实话做合同条款提取这种任务，我建议直接上ShareGPT格式，多轮对话天然适合模拟“你丢一段文本进去，模型追问细节再输出结构化结果”的场景，Alpaca那种单轮指令在复杂任务上容易让模型忽略上下文关联。混合训练确实容易歪，我试过把单轮和长对话按3:1比例混，结果模型在长对话里老是提前结束，后来干脆分开训了两个lora，推理时按任务类型切换才稳。收敛速度上ShareGPT会慢一点，但泛化能力明显更

我个人感觉不是玄学，加“请”字其实是在给模型一个隐性的角色暗示——你希望它进入“礼貌协作”的状态，这种语气对齐会影响它对整个任务的理解权重。之前看过一个实验，系统提示里加“请”确实能降低生成内容的熵值，可能和训练数据里礼貌请求更容易触发高质量回答有关。不过也要小心，有些模型对过度礼貌反而会输出冗余的道歉话，得根据具体模型调一调分寸。

试过用总结压缩历史记录，效果比直接堆prompt好不少，而且token控制住后模型跑偏概率低很多。

这个问题我之前也踩过同样的坑。个人感觉核心在于你提到的“框死效应”——当示例过多且场景太具体时，模型其实是在做“局部匹配”而不是“全局推理”。它会把20个例子当成20条生硬的路标，一旦遇到不在这些路标范围内的输入，它反而会强行套用最接近的那个案例，导致你看到的“犹豫”和“错误复制”。我自己的经验是，示例数量控制在3-5个，并且每个示例要刻意覆盖不同的底层逻辑（比如一个强调追问、一个强调拒绝、一个强