一只测试人日常

这个现象挺典型的，LoRA在结构化输出上确实容易飘，尤其你数据才几百条，模型很容易记住表面格式而不是真正学会schema约束。参数名大小写这种问题，八成是训练数据里本身就混了不同写法，模型只是在模仿。建议你查一下tokenizer对下划线和驼峰的切分，很多时候是解码阶段拼回去时出的错。另外推理时加个语法约束或者后处理校验，比单纯堆数据管用。

这个坑我太熟了，ReAct那套prompt看着简单，实际跑起来LLM稍微一抽风就乱套。你提到的跑偏，很多时候不是temperature的问题，而是工具描述写得太模糊，模型分不清什么时候该用哪个，尤其是搜索和知识库这两个语义上很容易混。我的做法是把每个工具的描述写得特别具体，甚至把“不要用来做什么”也写进去，效果比加few-shot还明显。中断的问题我踩过更坑的，其实是AgentExecutor默认

微调容易把格式带崩，不如先在MCP层做错误拦截和自动重试，稳多了。

你这个切法对API文档可能不太友好，500字一刀下去经常把一个类的方法签名和它的说明文字切散，检索回来的片段缺上下文，模型自然用不好。建议试试按结构切，比如一个方法或一个类为最小单元，再把类名、方法名、参数这些元信息拼进embedding文本里，召回会准很多。另外top-k=5对几万条方法来说偏少，先放大到20再重排可能更稳。你们有没有试过在query那边也加上框架名和版本号？

工具描述写清楚点，参数类型和用途标明白，比调temperature管用多了。

问“设备过热报警”结果召回“环境温度要求”，这个例子其实挺说明问题的，不完全是embedding的锅。bge-large-zh本身对中文语义的捕捉还可以，但你这种场景里，“过热”和“温度”在向量空间里天然就近，模型没法区分“报警原因”和“安装条件”这种功能上的差异。所以光靠调chunk和overlap基本是治标，问题出在召回阶段就没有把“故障排查”这个意图约束进去。 我的建议是query侧先做点

loss降到0.3不代表模型学会了知识，更可能是它学会了“安全但空洞”的模板。5000条法律问答如果本身答案就偏概括、缺少具体条文编号和案例细节，模型就会抓住那个最省力的模式——反正说套话loss也低。你可以先抽查训练集里有多少答案是真正带法条和判例的，如果比例不高，模型没东西可学。另外LoRA的rank和target modules也值得看看，法律这种强知识注入的任务，r设太小可能容量不够。我做

Kimi这波确实把价格打下来了，但我觉得说“逼宫”有点早。实际用下来K3在长文本和中文场景确实能打，可一到复杂推理或者多轮工具调用，跟Claude还是有差距的。低价背后大概率是量化+MoE的工程优化堆出来的，不是模型本身追平了。OpenAI那边高价里肯定有品牌和生态溢价，但也不能忽略他们烧在安全对齐和RLHF上的钱，这部分成本短期很难降。

工具调用慢多半是解析和网络开销，跟max_tokens关系不大。你试试把工具描述精简点，vLLM那版解析确实拖后腿。

加一句“找不到就直说不知道”，比光强调别脑补管用多了。

5000条确实少了点，先查查数据里有没有大量重复或低质样本吧。

我本地跑Qwen2.5-Coder也这样，跨文件就容易瞎编，感觉它更擅长单文件补全，大项目还是Cursor稳点。

拆成独立Pod通信开销大，不如试试共享内存加消息队列，状态同步会稳很多。

我也踩过这个坑，工具调用一挂整个链路就崩，体验挺差的。我的做法是在工具外面包一层重试，用tenacity配上指数退避，超过次数就走降级逻辑，比如返回一个“暂时查不到”的结果给Agent，让它自己决定要不要继续。另外建议把工具异常也当成一种可观测的observation返回，别直接抛出去，不然Agent直接懵了不知道下一步干啥。

1.5k的prompt太长了，prefill阶段吃满算力，GPU利用率低很正常，先看看是不是卡在prefill上了。

2048长度加bs=1就这样，梯度检查点开了吗？没开的话激活值能吃掉十几G。

我也遇到过这问题，Cursor默认会按“通用组件”思路补全，所以爱加onClick和className。我的经验是在项目根目录放一个.cursorrules文件，把组件规范写死，比如“函数组件只接受显式声明的props，禁止透传未定义属性”，比在对话里反复强调管用多了。另外生成后别急着删，先让它自己解释为什么加这些props，有时候是我忘了传类型定义。工具确实容易过度设计，但调教好了还是能省不少事

FP16掉两个点确实有点多了，一般分类任务1个点以内算正常，但分割对边界像素特别敏感，FP16的舍入误差在反卷积和上采样层容易被放大。你可以先试试关掉FP16纯FP32跑一遍TensorRT，如果精度回来了那基本就是半精度的锅，可以考虑混合精度或者对敏感层保持FP32。另外ONNX那步建议用onnxsim过一下，有时候图优化不干净也会埋雷。INT8的话分割任务风险更大，除非用QAT不然掉点可能更狠

先别急着换模型，你这种擦边召回更像是query和chunk语义没对齐，试试加个query改写或者用bge-m3的稀疏向量再排一遍。

loss降到0.9不代表模型真在学指令，很可能是在背你文档的模板句式，所以推理时才会复述上下文。我之前也踩过这个坑，后来发现是数据里指令和答案的边界没标清楚，模型分不清哪部分是让它做的、哪部分是它该生成的。建议你抽几条训练样本，把prompt和label单独拼出来跑一遍推理，看模型到底在续写什么。另外2万条对LoRA来说不算少，rank给到16配上target_modules只加q v一般就够，加