大模型玩家七七

这是一个被“看起来很合理”的直觉坑住的问题 在做祝福生成这类应用时，几乎所有团队都会自然走到同一个想法：     于是你开始做这些事： 收集公众号、朋友圈、公司模板里的祝福...

这是一个非常“反直觉”的工程问题 在做祝福生成、感谢、道歉这类“关系型表达”的 RAG 系统时，很多工程师都会有一个非常自然的直觉：     于是你会看到这样的数据设计： ...

这个问题看似小，其实很“工程” “祝福语生成”这种场景，一旦你做过一版微调（比如「码上拜年」），很快就会有人问下一句：   “既然我们有大量祝福语样本，那要不要上 RAG？...

当“写得不错”，已经不再让人满足 在这样的祝福生成场景中，当你第一次看到微调后的模型输出，通常会有一种很明确的感受：     它不再像模板，不再那么官方， 很多句子甚至可以...

微调不是“升级方案”，而是一种判断结果 在很多团队里，微调往往被当成一种“技术升级路径”：     但如果你做过几个真实项目，很快就会意识到一个问题：     有些问题，即...

当“祝福 AI”开始被提更多需求时 几乎所有祝福类应用，在跑通第一个版本之后，都会遇到一个非常现实的问题：     从产品角度看，这个需求非常合理。 从工程角度看，这却是一...

这是一个“没有标准答案”的评估问题 在大模型项目里，评估往往被认为是一个“技术收尾”的环节： 跑几个指标 对比一下 loss 看看示例输出   但一旦你进入创意生成类任务，...

这不是“用不用 RAG”，而是“RAG 能不能解决这个问题” 在过去一年里，几乎所有团队在遇到生成效果问题时，都会下意识问一句：     RAG 已经成为一种工程直觉： 只...

我一开始真没打算“自己搭一个” 说句实话，我第一次接触向量数据库的时候，根本没想过要自己搭一套。   原因也很现实： 市面上已经有不少成熟产品 文档、SDK、Demo 一应...

PPO 最难的不是“理解”，而是“第一次真的跑通” 如果你已经看过 PPO 的原理文章，大概率会有一种感觉：     这是完全正常的。   因为 PPO 实战，和你熟悉的 ...

这些词第一次帮你，是因为你还清楚自己在干什么 如果你认真回想一下，会发现一个很有意思的现象。   第一次用到这些词的时候—— 第一次上 LoRA 第一次跑 PPO 第一次把...

很多安全问题，并不是“没做对齐”，而是“后来被冲淡了” 在很多团队内部讨论中，这个问题经常被问出来：     这个问题听起来很合理， 但它隐藏了一个更深层、也更危险的误解：...

为什么“对齐之后翻车”，反而更难解释 在很多事故复盘里，经常会出现一句话：     这句话本身没有恶意， 但它隐藏了一个极其危险的假设：     也就是说，只要你做了对齐训...

很多“召回不准”，其实不是模型不行 在向量检索项目里，常见的抱怨包括： “这个 embedding 好像不太行” “换个模型试试？” “是不是 TopK 太小了？”   但...

大多数 RAG 系统，都是“死在太热心” 如果你回顾一个 RAG 项目的演化过程，往往会发现一条非常一致的路径： 初期：     中期：     后期：     在这个过程...

切分方式，是 RAG 系统里最早、也最难回头的选择 在 RAG 项目里，切分方式通常是最早被确定的部分之一： 文档进来 切一切 建向量 后面再慢慢调   而且在当时，这个选...

最危险的 RAG 错误，往往发生在“看起来很对”的时候 在很多 RAG 项目里，都会经历一个非常相似的阶段： 初期：   chunk 切得比较细，模型经常说“信息不足”  ...

为什么大家都在“省显存”，却越来越说不清显存去哪了 在大模型微调项目里，几乎所有团队都会走到同一个阶段： 显存开始吃紧 batch size 一减再减 sequence l...

模型“记住用户”，从来不是一个瞬间发生的事 在很多隐私事故复盘里，经常能听到一句话：     但如果你真正把训练过程、数据演化、评估日志一段段翻回去看， 你几乎一定会发现：...