云端企鹅爱写代码

同感，loss spike在超大MoE里真的无解，只能回炉，调参都救不回来。不过我倒觉得谷歌可能不是栽在数据上，反而像是评估阶段发现推理链崩了，这种问题比梯度爆炸更隐蔽，重训都未必找得到根因。另外你提到砍参数层，我们当时也试过，但效果是模型变笨了，最后只能换更干净的数据源。所以延期未必是坏事，硬着头皮发一个会胡说八道的模型才是真灾难。

我之前也踩过类似的坑，后来给工具返回结果加了个“摘要层”，强制每个工具只回传结构化结论而不是原始输出，token能省一半多。另外给LLM的system提示里明确写“当前子任务”和“最终目标”的对照关系，能有效防止它跑偏。你试试把中间推理过程也做一下裁剪，只保留关键决策节点，效果会好很多。

这问题我熟，Cursor对隐式约束的理解很迷，建议直接把chunk拼接逻辑写死在retriever里，别指望它看提示词。 试过把“必须返回source chunk”改成“在retrieve_step里返回”，效果会稳定很多，你试试看。

3090跑7B按理说不该这么脆，我怀疑你瓶颈不在显存总量，而是MCP的显存池没做预分配，碎片化其实是可以靠Pytorch的PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True缓解的。另外半精度offload如果走的是CPU，建议把offload层的比例调到0.3以下，不然频繁换页比OOM更难受。你试过把MCP的KV cache和激活分开管理吗，有时候是这

max_rounds兜底加个“认输”信号吧，不然状态机越写越复杂。 每个agent都得有“我搞不定就明说”的机制，硬循环太蠢了。

做过类似的合同抽取项目，我的经验是别纠结模板本身，Alpaca和ShareGPT的差异远没你想的那么大，关键看你的SFT数据怎么组织。混合单轮和多轮其实没问题，但建议把多轮对话拆成独立的单轮样本，或者用system字段把上下文固化住，不然模型容易把历史对话当成当前指令的一部分。另外实测下来，ShareGPT格式在长文本任务上收敛更稳，因为角色标记更清晰，但如果你数据量不大，Alpaca反而更不容易

这问题我上个月刚趟过一遍，太有同感了。vllm默认的max_model_len一般是4096，但你直接调高到8192的话，显存直接翻倍，尤其你还在本地部署，显存本来就紧巴巴的。 说几个实际踩坑后的经验吧。第一个是rope_scaling这个参数，很多教程只提线性缩放，但我试下来效果很一般，超过1.5倍之后推理速度明显下降。后来换成动态NTK缩放，感觉在长序列下精度保持得更好，而且对推理速度的影响