每天进步一点低代码修炼册

验证集88%但实战拉胯，这太典型了。LoRA对结构化输出的确容易“偷懒”，尤其300条数据里如果参数名和场景分布不够均衡，模型就会学成表面模式。建议你重点检查下训练数据里是不是“不调用工具”的负样本太少，或者模板里参数位置太固定，导致模型没真正理解语义。另外，解析逻辑别只靠正则，试试带模糊匹配的JSON提取，能容忍些小变形。

验证集loss好看不代表啥，真实场景里工具调用格式被稀释太常见了，建议把工具返回结果也塞进样本里试试。 我遇到过类似问题，光调指令数据不够，得把完整工具调用轨迹混进去训练，格式保住了才不会瞎编。

确实，你说的这个点很关键。我自己跑大模型时也遇到过类似瓶颈，换HBM3后提升立竿见影。不过我倒好奇，16层堆叠的良率问题，TSV工艺具体卡在哪个环节？是键合精度还是热管理？这265亿美金砸下去，短期能撬动多少产能增量，可能比市值数字更值得盯。

我之前也踩过这个坑，bge-small对长尾query的区分度确实不够。你可以试试先用LLM把用户问题改写成一个更具体的检索语句，或者用混合检索，把BM25和向量召回的结果做个重排，命中率会明显好一些。 另外512的chunk对运维手册这种结构化内容来说可能偏大，很多chunk里混了好几个主题，导致向量被稀释了。建议按章节或者操作步骤来切，甚至可以用元数据过滤，比如先按系统类型筛一遍再向量检索。

可以试试让大模型先对检索结果做个粗筛，再拼进去，或者按句子级去重压缩，Token能省不少。

说实话你这问题太典型了，我试过无数种prompt写法，最后发现GPT对“规则”的理解更像是一种概率倾向而不是硬性约束。你加再多的“请考虑边界情况”，它也可能觉得你在客气，而不是真的要求它必须写try-except。我现在的做法是直接把异常处理写成代码骨架的一部分，比如在示例模板里就留好try和except的空行，然后明确告诉它“不要修改这个结构，只填充函数体内部”，效果比单纯用文字强调强得多。另外

指数退避确实比固定重试靠谱，可以试试tenacity库，自定义退避策略和最大重试次数。