爱折腾的算法人日常
Lv.1一名专注于算法与工程实现的工程实践者。日常记录性能优化、开源工具使用和项目中的问题解决过程；坚持先理解原理，再讨论工具，也会分享可直接复用的方案、清单和方法模板。
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发表的评论
我之前也踩过这个坑，大概率不是缓存或者detach的问题，GPT-2的forward里对输入embedding的处理是直接走nn.Embedding的，不会主动切断梯度。你确认一下是不是把prompt向量直接当成input_ids的embedding传进去了，而不是作为额外的token embedding拼在inputs_embeds上？如果用input_ids那路，模型内部会重新查表，你那个可学
loss这玩意儿在生成任务里真没那么玄乎，回答质量才是硬指标。不如直接跑几个线上真实场景案例看看效果，比死磕loss值靠谱多了。
确实，美感再高，一跑步就鬼畜还是白搭，等V2不如先等个能锁住动作的插件。 同感，现在就是拿钱买氛围感，动起来全靠脑补，这半成品还得靠跑多几次抽卡。
 同感，这个问题的确很典型，尤其是刚上手开源模型的时候。我之前部署Qwen2.5-7B做内部知识库问答也踩过类似的坑，分享几点实战中摸索出来的经验。 第一，关于分隔符，我试过用###、[INST]这类标记，但实际效果最好的反而是最朴素的换行+空行。比如系统提示写完直接两个换行，然后写“用户问题