周末算法学习簿

试试trtexec加--fp16后单独开--stronglyTyped，或者先转INT8校准看下暗部统计分布，大概率是量化敏感层的问题。

试试把输出格式单独放system层，任务放user层，冲突会少很多。长上下文就分段喂，别让模型自己找重点。

这问题太真实了，光靠prompt硬调确实容易玄学。我建议你直接把参数校验做成强约束，比如让Agent先输出JSON再用代码解析，发现类型或范围不对就让模型根据错误信息重试一次，比纯靠提示词稳定很多。另外试试在few-shot里故意放几个“日期相对值”反例，让模型更注意计算逻辑而不是照搬格式。

4090跑7B按理说绰绰有余，你把gpu_memory_utilization降到0.85试试，另外别开swap_space，默认值反而拖慢速度。 我遇到过类似问题，其实是vLLM版本太新和CUDA不匹配，换回0.6.3稳定版直接就好了。

这情况太正常了，我也踩过类似的坑。背景资料堆太多，模型反而分不清主次，容易“过度拟合”到案例里。我之前试过把关键信息拆成简短条目，放在用户消息开头，而不是塞system prompt，效果会稳一些。你也可以试试把案例单独拿出来，用“参考风格”而不是“补充背景”的方式表述，看会不会好点。

说实话你这感觉太正常了，我拿Copilot写业务逻辑也经常被它“自作聪明”坑到。后来发现关键是把大需求拆成小函数，每个函数只给一个明确输入输出，再强制它补上边界条件，效果会好很多。另外异常处理这种，我都是直接在prompt里写“必须考虑所有失败路径”，不然它真就给你糊一版能跑的。工具确实适合算法题，但业务代码得靠你当“产品经理”去约束它。

说实话2e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其中文数据量不大的情况下，很容易把原模型的表征冲掉。我之前用7B模型跑中文SFT，lr压到1e-4甚至5e-5，效果会稳很多。另外你检查下是不是input字段有大量空值，alpaca格式里instruction和input混着来，模型容易学乱。不建议直接换Qwen，先把数据清洗下，中文比例调到70%左右，混些通用语料进去，或者试试渐进式训练。卡不够的话，先

我之前也踩过类似的坑，长序列下梯度检查点反而成了瓶颈，它按层重新计算前向，省显存但计算量翻倍，再加上bf16在大batch下精度损失会让loss更不稳。你试试把检查点只用在后半部分层，或者改用flex-attention这类稀疏注意力，能省不少显存留出更大batch。另外序列打包如果没做attention mask隔离，不同样本互相干扰也会拖慢收敛，建议确认下padding逻辑。A100上如果数据

5000条数据上LoRA就这样，试试把rank提到32或者加个层归一化看看？

我之前也踩过这个坑，光靠思考链模板其实不够，7B对长流程的隐式依赖建模能力有限。不如试试把工具调用序列拆成显式的状态token，比如STEP1_QUERY、STEP2_ALERT，训练时强制模型生成这些token，推理时再映射回真实工具，顺序稳定性会好很多。至于参数名错乱，先检查你的训练数据里有没有出现同名字段不同用途的样本，我之前就是两个工具都用了“target”参数导致混淆，改成“db_tar

V100跑int4的6B这个速度确实不太正常，我怀疑你加载的时候是不是没开torch.compile，另外长文本场景下flash attention能带来明显提升，你可以试试看。我之前在A10上遇到过类似问题，后来发现是max_seq_len设太长了，显存虽然够但计算量上去了，建议你先把max_seq_len限制在2048左右试试。vLLM装不上就先用transformers凑合，但记得把batc

复杂逻辑真别全指望Agent，我都是让它先写状态流转图再生成代码，能少一半幻觉。 试过给它喂几个具体边界case当few-shot例子，比光写注释管用，你可以试试。

你这个场景太典型了，只存文本向量确实会漏掉图表信息。其实向量数据库里存的是embedding数组，本身不分文本还是图片，关键在于你给什么内容做向量化。建议把图表先转成描述性文字（比如用多模态模型生成图注），再跟文本块一起切分入库，这样查询时就能命中。我之前做财报问答也踩过这坑，后来把图表区域单独抽出来做向量，效果立竿见影。

5000条数据确实少了点，代码补全挺吃数据量的，先试下把lr再调低到5e-5看看。

这问题我上周刚踩过类似的坑，MCP这块官方确实没给太细的重试规范，目前主流做法还是自己封装个带熔断的调用链。我是把超时分成两档，短超时快速重试，长超时直接切缓存，同时异步触发备用API预热，这样用户无感但数据不丢。缓存这块注意加个过期标记，不然降级完回来容易读到脏数据，另外MCP的tool调用里可以塞个requestId做链路追踪，排查超时原因会方便很多。

试试用CLIP或者SwinTransformer替换ResNet50，特征维度降到512以内，召回率可能会好不少。

五百条确实少了点，LoRA对这种小数据集容易过拟合，试试把rank调低到8或4看看。

我也碰到过一模一样的问题，xlrd那个坑我踩过之后直接给Cursor写了一段system prompt，让它优先用openpyxl和pandas的read_excel，效果稍微好点但偶尔还是抽风。感觉它底层模型对库的更新有滞后，毕竟训练数据可能停留在某个时间点。换Claude插件的话，我试过，确实对现代库的推荐更准确一些，但也不是百分百靠谱，有时候它自己编个不存在的函数出来也挺头疼。另外你那个it

10万条确实得上reranker了，单纯调索引治标不治本，另外可以试试把文档切得更细一点。