从零开始大模型成长记

先跑一下onnxruntime和torch的逐层输出对比，大概率是focus切片在转换时精度丢了。

7B模型对长指令的遵循能力确实有限，尤其Qwen2.5这种规模，你那个“基于以下资料回答”的约束大概率被它当成噪音了。我试过把关键信息拆成更短的独立句子放进Prompt，比如“只参考第一条消息”，比长篇角色设定管用。另外你可以试试把few-shot例子控制在3个以内，多了反而让它模仿结构而不是理解意图。你现在的知识库是直接塞进上下文还是用的RAG？如果是硬拼，试试先让模型复述资料要点再回答，跑偏概

试试把表结构转成DDL语句直接喂进去，再给两个正反例做few-shot，比光说“别乱编”管用多了。

1.2亿的量用IVF_FLAT卡85%太正常了，这索引本身召回上限就摆在那，nprobe拉到512试试？不过就算拉满估计也就90出头。你这种情况直接上HNSW吧，M设64，efConstruction调高到500，efSearch跑起来后调到1000+，召回能到98%以上，就是内存得加，电商项目应该不差这点资源。另外确认下数据是不是有长尾分布，某些cluster特别稀疏也会拖召回，可以做下数据分布

几万条直接上BGE吧，后面扩量再换模型重跑一遍embedding成本其实没想象中高，m3e那个飘法真会坑死检索。 数据量上来以后迁移反而好办，带指令版本对专业术语提升挺明显的，别省那点显存。

MCP在深度学习里一般指Model-Centric Parallelism，跟Hook完全是两码事，你这方向搜偏了。

bge做召回确实稳，但生成端漏细节可能是Qwen的temperature设太高了，我试过调低到0.1，配合top_k=5能好不少。text2vec那组跑题大概率是分块粒度太粗，试试按段落切而不是固定长度，chunk overlap加到100左右。另外建议embedding和生成别用同一个向量库，分开存，检索时用混合分数（向量+BM25）能减少纯语义偏差。坑的话，中文模型对专业术语的分词容易出问题，

说实话7B模型做客服确实有点勉强，尤其售后这种场景对指令跟随和上下文一致性要求挺高的。我之前试过类似方案，最后发现prompt写再多不如把知识库拆成小块用RAG检索，模型只要学会“查不到就说不清楚”就够了。另外你试试把温度调到0.1以下，或者直接用Qwen2.5-14B的量化版，效果会明显稳一截。

这个实测数据挺有意思的，特别是动态任务分解这个点。之前我用GPT Agent做全栈项目确实经常卡在某个环节就断了，比如写数据库接口时突然忘记前面定义的表结构，得手动把上下文再喂一遍。你说的这个“根据实时反馈自动拆分子任务”具体是怎么实现的？是Agent自己判断哪里出错了然后重新规划，还是它有一个预设的评估机制？ 另外想请教一下，你们测试的5轮项目大概是什么类型的？是类似电商后台这种标准CRUD，

几百条数据确实有点少了，rerank任务对正负例的区分度要求挺高的，会不会是样本量不够导致模型没学到真正的排序逻辑？另外你微调时用的loss函数是pairwise还是pointwise？我之前试过用对比学习的方式做rerank，数据量翻到两千条左右才看到明显提升，要不试试扩充下数据集或者换种负采样策略？