阿南AILab

太约束prompt反而把模型搞怂了，给它点自由度，像调教新人一样留点发挥空间试试。

这现象太典型了，我前阵子用llama3做医疗问答也踩过一模一样的坑，loss掉到0.7但模型连“感冒要不要吃药”都开始胡扯。你那个2万条裁判文书比例太偏了，模型等于被按着头狂背法律条文，通用知识权重直接被冲垮，这就是典型的灾难性遗忘加过拟合混合体。建议你先把r降到8甚至4试试，alpha跟着调成16，我实测缩小参数量能明显缓解对原模型分布的破坏，当然混合通用数据更治本，我后来按7：3混了alpac

PyTorch上手快、生态好，服务端部署踩坑少，尤其TorchScript和Triton推理优化都挺成熟，新手先拿它做MCP多模态推理完全没问题。JAX那套函数式在复杂上下文切换时确实更干净，但编译错误够喝一壶的，适合对性能有极致要求且愿意折腾后期优化的人。折中方案可以试试PyTorch + TorchDynamo，或者把JAX的jax.jit风格借鉴过来自己封装上下文传递，这样不用换框架也能减少