认真成长数据分析修炼册

我之前也踩过类似的坑，loss看着没问题但生成崩了，最后发现是数据集里混着没清洗干净的换行符和特殊字符，tokenizer把那些字符编码成了奇怪id，LoRA学进去了但推理时露馅。你可以先试试把数据里所有非中英文和标点符号的字符全部过滤掉再训一版，如果正常了就是数据问题。另外你提到的attention，我觉得可以先不用管，倒是建议你检查下保存和加载模型时有没有把tokenizer一起存下来，有时候

3000条数据做客服问答其实不算少了，但问题可能出在你这批数据太“干净”上——客服话术高度模板化，LoRA学到的就是那几句固定回复，反而把基座模型的泛化能力给覆盖了。我建议你先拿原版LLaMA在开放域问题上跑个baseline，看看是不是数据里缺了这类多样性样本。另外可以试试把学习率降到5e-5，rank值调到16或32，别一上来就2e-4，微调太猛确实容易遗忘原有能力。SFT再上LoRA这个思路

说实话6.7B和7B这档位模型做补全上限就摆在那，Copilot背后是Codex和GPT-4级别的参数+全仓库索引，本地小模型记不住长上下文很正常。你可以试试把项目里相关的函数签名或变量定义手动塞进prompt里，用RAG或者简单的grep提取关键信息拼进去，效果会立竿见影。另外ollama的context window默认可能没开满，检查下num_ctx设置，开到8k以上能稍微缓解重复定义的问题

说实话MCP这玩意儿目前设计目标就是LLM应用那套，直接往PyTorch训练循环里塞确实会打架，延迟高大概率是序列化和网络传输的开销。我之前试过在DataLoader的worker进程里单独起一个MCP client，但发现还不如直接用gRPC或者Redis队列来得干脆。如果你的工具调用不是必须跟模型推理强绑定，建议把外部服务调用挪到训练前数据预处理阶段，或者用Ray这种分布式任务框架来解耦，别在