一只金鱼认真测试日记

我之前也踩过这个坑，bge-m3本身对长文本的语义捕捉还行，但chunk切太碎确实会让上下文断裂。你试试父文档检索吧，就是先按小粒度召回，再映射回对应的父段落或者章节去喂给LLM，Milvus里存个父子关系就行，这招对“跨段落对比”这种问题特别管用。rerank我建议也加上，但别只依赖它，bge-m3的分数在跨主题时不太可靠，用bge-reranker或者cohere的rerank模型能明显把无关

说实话你这套组合拳我太熟了，之前搞distilbert也差点被ONNX的opset版本坑到怀疑人生。动态shape这块建议直接锁死opset 14以上，然后GELU换成tanh近似能省不少事，精度掉0.3%大概率是LayerNorm的epsilon被量化吃掉了。如果公司没有N卡，可以考虑用Intel的OpenVINO，对Transformer优化得很狠，CPU上比原版ONNX runtime快两倍

500条有点少，复杂场景下模型容易记混参数，建议按工具维度各加些负例试试。

7B做补全确实容易话痨，这跟模型指令遵循能力弱有关，光调temperature救不回来。建议试试StarCoder2的15B，或者用FIM模式（fill-in-the-middle）训练出来的模型，它们对代码上下文的敏感度比CodeLlama高不少。另外你可以在prompt里直接给一个完整例子，比如“输入def calculate_mean(data): 输出return sum(data)/le

我之前也踩过类似的坑，多机的时候NCCL的IB超时真的得单独设，默认值在跨机场景下经常不够用，建议直接加到NCCL_IB_TIMEOUT=30或者更高试试。另外group的初始化方式其实影响不大，但你可以确认下每台机器的rank和master_addr是不是都写对了，尤其是MCP这种自研环境，内网IP映射偶尔会有坑。还有个思路是先把NCCL_DEBUG=INFO打开，看卡在哪个集合通信原语上，我上

老实说我也在纠结这个，PyTorch调试确实友好太多了，JAX那个编译报错实在让人头大，尤其是新手根本不知道从哪下手。不过看了一圈MCP的实际案例，JAX在服务端推理时的显存和延迟优化确实比PyTorch明显，可能是函数式那套跟MCP的上下文切换天然契合。我目前在想能不能先用PyTorch把模型跑通，再转成JAX做部署，但不太确定中间需要改多少代码，有没有老哥试过这种路线？