最近帮朋友的电商公司做大模型微调，踩了一堆坑，今天跟你好好唠唠 —— 别觉得微调是大厂才玩的活，中小公司用好了，能省不少真金白银呢！

你想想看，现在很多人做客服要么直接用通用大模型的 API，要么就手动回复。但通用 API 有个问题，你公司那些独有的退货规则、产品细节，它根本不熟，客户问 “XX 款衣服能不能机洗”，它可能给个 “大部分衣服建议手洗” 的笼统答案，反而添乱；手动回复更不用说，大促的时候客服忙到飞起，客户等半天得不到准确回复，很容易跑单。这时候微调自己的模型，把公司的产品手册、客服话术、售后规则全喂进去，不就解决问题了？

不过我第一次上手的时候，真是踩了个大雷。当时朋友催得急，我随便爬了几百条过往的客服对话，没怎么筛选就直接用来训练。结果调完模型一测试，客户问 “怎么查物流”，它居然回复 “这件衣服有三个颜色可选”，气得我差点把电脑砸了！后来才发现，爬来的数据里混了好多无关的产品推荐对话，还有些是客服当时答错了的内容 —— 你想啊，模型学了错的东西，能输出对的吗？所以小索奇发现啊，微调的第一步不是急着跑代码，而是把数据洗干净，没用的删掉、错的改过来，最好再人工标一遍关键信息，比如 “物流查询”“退货申请” 这类意图，不然模型根本抓不住重点。

说到数据标注，我又想起个糟心事。当时为了省时间，请了个实习生帮忙标数据，结果他把 “客户投诉” 标成 “客户咨询”，标错了快一半都没发现。我还纳闷呢，怎么调完模型，客户说 “收到的衣服有破洞”，模型还在那跟人讲 “怎么下单更优惠”，后来逐一核对数据才发现问题，返工的时候真想哭 —— 你们有没有遇到过这种数据标注的坑？可以在评论区说说，让大家避避坑。

数据搞定了，接下来就是调参数，这步更得有耐心。刚开始我跟着网上的教程，把学习率设成 0.001，觉得数值大一点训练快。结果跑了 3 个小时，模型直接 “学疯了”，输出的文字全是乱码，loss 曲线像坐过山车一样忽上忽下。后来改成 0.00001，速度又慢得像蜗牛，一晚上才跑了 5 个 epoch，第二天朋友问进度，我都不好意思说。最后试了 0.0001 才刚好，loss 曲线稳步下降，输出也正常了 —— 所以真别迷信所谓的 “最优参数”，每个公司的数据不一样，得自己一点点试，就像做菜调味一样，多放少放都不行。

前面忘了提一句，微调完不是就万事大吉了，还有个 “对齐” 的步骤特别重要。说白了就是让模型输出的内容符合人类习惯，比如客户问问题，模型要先回应 “您好，您的问题我来帮您解答”，再给具体答案，而不是上来就甩一堆规则。我第一次微调完没做对齐，模型回答问题特别生硬，客户问 “退货要多久到账”，它直接说 “7 个工作日内”，连个礼貌用语都没有，朋友说客户还以为是机器人在敷衍。后来加了对齐的 prompt，比如 “回答时先礼貌回应，再分点说明”，效果立马不一样了。

还有个小细节，很多人微调的时候只喂文字数据，其实可以加一些结构化数据，比如产品的 SKU、价格、库存信息，存在数据库里，让模型调完后能直接调用。比如客户问 “XX 款裤子还有没有 M 码”，模型能直接查数据库说 “目前 M 码还有 15 件，建议尽快下单”，这不比让客服手动查库存高效多了？我亲测过，加了结构化数据后，客服的响应时间快了近一倍，客户满意度也涨了不少。

其实微调没那么玄乎，核心就是 “数据要准、参数要试、对齐要做”，中小公司不用怕麻烦，花一周时间踩踩坑，后面能省不少人力成本。你想想看，要是模型能搞定 80% 的常规咨询，客服只需要处理那些复杂的问题，这不就能少招几个客服，或者让现有客服把精力放在更重要的客户身上吗？

对了，你们有没有想过用微调后的模型做其他事？比如自动生成产品详情页的文案，或者给客户发个性化的售后跟进消息。我最近正在试，把过往的优秀文案喂进去，让模型生成新的，再人工改改，比从头写快多了 —— 你们有什么好的想法，也可以在评论区聊聊，咱们互相借鉴一下。

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