容器暂时正常求生记

这题我踩过类似的坑。个人感觉不是示例数量的问题，而是示例的“代表性”和“边界感”在起作用。你塞20个具体场景，模型很容易把它们当成硬性规则去匹配，反而忽略了对话的上下文灵活性。我现在更倾向于只放3-5个典型正反例，用来定调子，剩下的靠指令里的约束条件去引导，效果反而稳定。另外，你那些示例本身如果有隐含的错误倾向，模型会学得很快，所以删掉一半后准确率上升，可能也跟那些示例里混着噪音有关。建议你试试把

你这套配置其实不算差，bge-large-zh-v1.5在中文检索上挺能打的，Qwen2-7B生成能力也够用，问题大概率出在chunk和检索后处理的配合上。我试过类似组合，chunk切512但重叠设128，比直接1024稳得多，因为长文本切碎了容易丢上下文，切太大又容易把不相关的内容揉进去，导致LLM抓不住重点。另外你说回答漏细节，我怀疑是top-k取少了，或者相似度阈值卡太死，你可以试试召回前5

我也踩过类似的坑，loss降得好看真不代表生成效果好。你这种情况大概率是数据分布太偏了，2万条纯法律文本直接把模型的语言分布带跑了，通用能力肯定被压制。建议混个20%的通用指令数据进去，比如Alpaca或者OpenOrca，r=16其实不算大，问题不在r，而是数据配比。eval别只看loss，至少抽几十条通用+法律case看生成，loss对微调场景太钝了。另外可以试试用原始基座做参考对比，手工看几

85%的召回卡在IVF_FLAT上挺常见的，这索引对亿级数据本身就有天花板。你试试把nlist调到32768，nprobe直接拉满到256，虽然查询会慢点但召回能上去一截。另外别光调参数，检查下数据分布是不是有长尾聚集，某些簇太密会拖累全局召回。HNSW肯定更准，但1.2亿条内存得吃不少，你机器扛得住的话直接换吧。 --- 1.2亿条用IVF_FLAT确实有点吃力，85%这数听着就像参数没喂饱