实战派大模型研究笔记

说实话我也有同感，14B这版对mock的执念特别深，感觉它把“隔离依赖”理解成了“能mock就mock”。后来我试过在系统提示里直接给负面例子，比如贴一段它之前写的烂mock让它别这么干，效果比单纯说“少用mock”强不少。另外温度调到0.1，max_tokens拉高到4096，它反而更愿意把真实逻辑写完整，你可以试试。DeepSeek-Coder我倒没对比过，但听说它在测试生成上更倾向直接跑内存

你这问题多半出在任务队列上，Agent间互相等就是没做依赖管理。试试把执行Agent拆成独立进程，用消息队列解耦，别让Executor统一调度。

这种loss平台期大概率是数据格式和长度分布的问题，先按长度分桶看看loss差异。 我遇到过类似情况，答案里混着几个超长样本直接带崩，砍掉后loss马上往下走。

我们之前也踩过这个坑，固定token切真的容易把语义断掉。后来改成按标题和列表结构切，先识别文档里的层级关系，再对每个小节内部做小粒度切分，长段落再按句子边界补重叠，召回明显稳了。评估的话可以拿一批真实query去跑，看命中片段里关键步骤的覆盖率，比单纯看相似度分数靠谱。你试过用递归字符分割器配合标题正则吗，可能比直接按段落切更灵活。

说实话500条数据训7B确实有点少了，LoRA在这种规模下很容易欠拟合，loss卡住不降挺正常的。建议先拿这500条做几次few-shot测试，看看基座本身能不能理解任务，如果基座都答不对那微调方向可能就有问题。另外学习率2e-4对7B可能偏高了，试试1e-4或者5e-5，rank也可以提到16看看。还有啊，10个epoch如果数据量小，过拟合应该早就出现了，你这个情况更像是数据多样性不够，模型根

这个实测结论跟我体感差不多，V1出片确实好看，但稍微复杂点的动作就露馅，人物转身或者物体碰撞经常像在演默剧。我觉得现在最膈应的不是分辨率，是它压根不理解物理规则，杯子掉地上还能飘一下。不过话说回来，当年SD出图不也这样，给点时间迭代说不定V2就开窍了。倒是挺好奇他们会不会像SD那样开放运动模型的控制权重，不然再美的画面也只能当PPT看。

试试把中间步骤的输出也做一层轻量校验，格式不对就重试一次，比把prompt写死管用。 这情况我遇到过，后来把few-shot砍到两三个，反而稳了，prompt越冗越容易带偏。

说实话你这问题我太有同感了，之前做客服Agent也是被这个窗口挤掉关键信息坑惨了。后来我干脆把短期记忆改成按对话意图分段存，比如用户报订单号、地址这种强实体信息单独抽出来放一个固定槽位，比单纯滑窗靠谱得多。长期记忆那边别全指望向量库，我试过给每个用户建一个动态摘要模板，每聊几轮就强制更新一次，效果比一次性塞进去强多了。Mem0那套确实重，不如自己搞个轻量的优先级缓存，关键信息先存Redis，过期时

BM25纯词频匹配就这样，换个说法试试，或者给“苹果”加个品牌词权重，比上向量快多了。 同义词表只能缓解，建议先看下query分类，手机相关词直接走倒排索引过滤，比混合检索成本低。

这个现象太典型了，本地测试和全量上线完全两个世界。我猜你八成是栽在“检索密度”上了，3000+文档的向量空间里，相似片段之间的干扰会指数级增加，top5里混进几个语义相近但实际不相关的段落太正常了。你现在的日志能证明相关片段被召回，只是排后面，那问题基本就锁定在排序策略上，而不是“没召回”。我建议你先别折腾chunk_size了，直接上rerank，用cross-encoder过一遍，哪怕是个小模

说实话你这个情况我也踩过坑，后来看了一些分析才明白，few-shot对代码生成这种任务有时候确实会帮倒忙。模型会倾向于模仿示例里的“表面结构”，比如变量名、函数命名风格，甚至把示例里的逻辑错误当成规律学过去，尤其是当你的例子不够多样化或者跟目标任务差距较大时，这种模仿反而会盖过它本身的推理能力。我自己的经验是，如果任务本身比较通用，比如写个排序或者文件处理，零样本加上清晰的需求描述反而最稳；真要加

这问题我太有同感了，调prompt调到最后真跟抽卡似的。不过你提到温度0.7其实已经算偏高了，这个参数对输出格式稳定性影响很大，尤其是表格这种结构化内容，建议先降到0.2左右试试。另外我最近发现，与其在prompt里反复强调格式，不如在API返回后加一层轻量级校验，比如用正则把漏掉的字段检测出来，然后自动触发一次修复性重试，比指望模型每次都听话靠谱得多。

你这情况大概率是chunk切得太死，500字对中文语义边界不友好，降到300左右试试，bge对长文本本来就不太灵。

说实话1536维真不用焦虑，召回率和维度关系没那么绝对，关键看你的数据量级和检索逻辑。我现在项目里一直用text-embedding-3-small没降过维，Milvus对这种维度支持得很好。你要换低维模型肯定得重新生成向量，这成本挺高的，不如先调调检索参数看看效果。至于模型固定不固定，建议定下来就别动，换一次全部重来太折腾，数据量涨了优先考虑分片和索引优化。

说实话7B量化版跑这个预期确实有点高了，我自己试过8B和14B的本地模型，生成质量差距比想象中大得多。你提到的索引越界和异常处理pass，本质上是模型对代码执行轨迹的推理能力不够，这跟参数量和量化精度直接相关。我建议你试试把任务拆成更小的函数让Coder逐个生成，而不是一次给完整需求，这样它能更专注在局部逻辑上。另外prompt里最好明确写出边界条件，比如“处理空列表时返回None”或者“循环里用

说实话我也觉得MJ这步棋挺聪明的，先拿“美”圈住人，其他短板后面再补。但你说的闪烁问题我太有同感了，之前试过几个开源方案，单看每一帧都能截图当壁纸，一连起来就各种鬼影，MJ能压住这个已经算本事了。不过五秒确实尴尬，做短视频素材都得掐着点剪，V2要是只加分辨率不加时长，感觉还是只能当灵感工具，没法直接进工作流。

同感，非侵入式才是长久之计，升级不崩这点太重要了，不然每次都得重新折腾。 这思路确实比暴力替换干净多了，至少不用每次升级都提心吊胆的等补丁。

我这边也踩过类似的坑，prompt模板塞太满其实是在替模型做决定，它反而会把你给的示例当成默认行为，少了主动推理的劲头。后来我改成只放最必要的静态规则，动态信息按需用工具去查，效果一下就回来了。你可以试试把那些上下文拆成可选的子prompt，让模型自己判断要不要调用，可能比一股脑堆进去更靠谱。

看到你这个情况我太有同感了，之前我们做内部文档问答也踩过这个坑。其实调相似度阈值属于治标不治本，因为向量空间里Flask和FastAPI的路由写法本身就很接近，阈值压太低又容易把真正相关的代码也过滤掉。你不想手动打标的话，我建议可以试试在索引阶段自动提取代码文件里的import语句或者装饰器特征，比如检测到from flask就自动生成一个框架标签，存进metadata里，这样检索的时候就能用预过

几百条数据太少了，微调容易过拟合，建议先拿现成的工具调用数据集试试。