第 9 章 · 大语言模型 · 大模型学习资料

本章的判断标准：不是会调用聊天接口就算完成，而是能解释下一个 Token 目标、数据和词表取舍、SFT 与偏好优化、解码参数、结构化输出与工具权限，并用独立评估、成本门槛和回滚证据证明系统可靠到什么程度。

连续项目 3/3 · 读取旧参数并继续训练

09_train_and_instruct_minigpt.ipynb 强制读取第 8 章 checkpoint，复用相同词表和模型配置，再用问题—回答格式继续训练；测试会专门检查位置嵌入和词表契约。

01 · LANGUAGE MODELING

语言建模与任务定义：模型究竟在预测什么

先把“大语言模型”还原成一个可以写在纸上的概率问题：给定已经出现的 Token，预测下一个 Token 的分布。理解目标函数、标签移位和模型边界，才能看懂后面的数据、微调和推理。

9.1.1 从概率语言模型到下一个 Token

大语言模型的最小任务不是“回答问题”，而是估计序列的概率。把一句文本切成 x₁, x₂, …, xₜ 后，模型在位置 t 输出一个词表大小的向量 zₜ，它叫 logits；经过 softmax 才变成每个候选 Token 的概率。训练时给模型看前缀 x₁…xₜ，要求它把真实的 xₜ₊₁ 排在更前面。

整句概率可以按链式法则拆开：P(x₁…xₙ)=∏P(xᵢ|x₁…xᵢ₋₁)。这条式子把“生成”与“训练”连起来：生成时逐步取一个 Token 追加到上下文，训练时一次性计算许多位置的条件概率。Transformer 的因果掩码保证位置 i 不能偷看未来的 xᵢ₊₁，否则损失会虚高地好看而失去意义。

logits 不是概率，也不是“模型已经决定的答案”。它们可以整体加上同一个常数而不改变 softmax；它们的绝对值依赖层、精度和温度。调试时应同时记录词表索引、logits 范围、目标 Token 的 log-probability 和最终选择，不要把一个最大值直接解释成确定的知识。

图 9.1 · 文本如何变成一次预测本站自制示意

Token 序列x₁…xₜ

→

上下文表示hidden state

→

线性投影logits

→

softmax概率分布

→

目标 Tokenxₜ₊₁

每个位置都产生一份词表分布，训练目标是让真实下一个 Token 获得更高概率。

表 9.1A · 训练、推理和数据的职责

对象	回答的问题	典型张量	常见误区
Tokenizer	文本怎样切成可计算单位？	input_ids [B,T]	把 Token 当成字或词
模型	给定前缀，各候选有多可能？	logits [B,T,V]	把 logits 当概率
标签	哪个 Token 是正确答案？	labels [B,T]	标签未右移
解码器	下一步如何选一个 Token？	token id	把随机采样当训练
评估集	在未见数据上是否泛化？	loss/指标	只看训练损失

PYTHON · next_token_probability.py

import math

def softmax(logits):
    peak = max(logits)
    exps = [math.exp(x - peak) for x in logits]
    total = sum(exps)
    return [x / total for x in exps]

vocab = ["猫", "狗", "在", "睡觉"]
logits = [1.2, 0.1, -0.4, 2.0]
probs = softmax(logits)

for token, prob in zip(vocab, probs):
    print(f"{token}: {prob:.3f}")

target_index = vocab.index("睡觉")
print("target probability:", probs[target_index])
print("negative log likelihood:", -math.log(probs[target_index]))

上面的纯 Python 例子只做了最后一步，真实模型还要把每个位置的 hidden state 映射到词表，并在一批序列上并行计算。先用小词表手算，是为了把“模型会说话”拆成可观察的数字：如果目标概率没有上升，先查数据、标签、mask 和优化器，而不是立刻换更大的模型。

一个 base model 只被训练成续写分布，它可能擅长补全文档，却不天然理解“请列出三点并给出理由”这类指令。Chat model 通常在同一底座上增加监督微调和偏好优化，让输出更符合对话格式。两者参数可以相似，训练数据、模板和安全边界却不同；调用模型前先确认你手里的是哪一种。

读论文或模型卡片时，先圈出四个词：objective、data、context 和 evaluation。objective 说明模型被奖励什么，data 说明它接触过什么，context 说明一次输入能带多少条件，evaluation 说明作者用什么证据支持结论。只看到参数量和示例对话，就无法判断它是否适合你的任务。

LLM LAB 9.1.1用四个 Token 画出一行 softmax

给定四个 logits，计算概率、真实标签的负对数似然，并说明把所有 logits 同时加 5 是否改变概率。再写出因果掩码为什么只能让当前位置看到左侧。

softmax 先减最大值仍应得到相同分布；整体平移不改变概率；第 i 行的未来位置必须被屏蔽，而不是把目标标签从输入中删除。

9.1.2 困惑度、交叉熵与“预测得像不像”

交叉熵是语言模型最常用的训练损失。对每个有效位置，取真实 Token 概率的负对数，再求平均：L = -1/N Σ log p(yᵢ|x<ᵢ)。概率越接近 1，损失越小；如果真实 Token 的概率只有 0.01，单个位置就贡献约 4.6 的损失。这个定义让不同批次可以比较，但前提是分母、Token 化方式和 mask 规则一致。

困惑度通常写成 exp(cross_entropy)，可以粗略理解为模型在每一步面对的“等效候选数”。它不是词汇量，也不是人类可读性的直接分数。中文按字、子词或混合词表切分会改变 Token 数；同一模型在新闻、代码和聊天语料上的困惑度也不能直接互换。报告时必须写明模型、Tokenizer、数据切片和聚合方法。

padding 位置不应该进入损失。一个批次把短句补到同长度后，需要同时有 attention mask 和 loss mask：前者控制模型能看见哪些位置，后者控制哪些位置参与平均。多轮对话还常只对 assistant 回复计损失，把用户问题作为条件而不是答案。混淆这两个 mask，会出现“模型学会复述提示词”或“损失看起来很低但回答为空”的假象。

表 9.1B · 评估语言模型时要记录什么

字段	含义	必须固定的条件	解释边界
mean loss	有效 Token 的平均负对数似然	label mask、聚合方式	只反映预测分布
perplexity	损失的指数形式	同一 Tokenizer 和语料	不可跨词表随意比较
token count	实际计入的 Token 数	过滤和截断规则	不是字符数
accuracy@k	真实 Token 是否在前 k 名	候选集合定义	不等于生成质量
slice result	某类样本上的指标	切片标签和样本数	小样本波动大

PYTHON · masked_cross_entropy.py

import math

log_probs = [
    [-0.2, -1.7, -3.0],
    [-2.4, -0.1, -1.8],
    [-1.0, -0.8, -1.2],  # padding position
]
targets = [0, 1, 2]
loss_mask = [1, 1, 0]

kept = [
    -log_probs[i][targets[i]]
    for i in range(len(targets))
    if loss_mask[i]
]
loss = sum(kept) / len(kept)
print("loss:", round(loss, 4))
print("perplexity:", round(math.exp(loss), 4))
print("counted positions:", len(kept))

代码把“只统计有效位置”写得很直白。实际使用 PyTorch 时，通常把无效标签设为 -100，交给 CrossEntropyLoss(ignore_index=-100)；但仍要自己确认批次中有效 Token 数，避免一个空答案样本让平均值出现除零或让不同批次权重失衡。

单一困惑度不能代表事实性、安全性或指令遵循。一个模型可以很会预测常见句式，却在日期、单位和专有名词上犯错；也可能因为复述训练语料而得到好分数。评估应把损失与任务指标、固定生成样例、人审和资源指标并列，尤其要保留按领域和难度切片的结果。

当两个实验的平均损失差异很小时，先检查置信区间和有效 Token 数，再判断是否有改进。可以用不同随机种子重复，或按文档聚合后做 bootstrap。不要把第三位小数的变化写成“能力显著提升”；写清楚样本、方差和实际行为，结论才可复核。

一个常见的评估陷阱

如果验证集被错误地拼进训练 batch，或者计算 loss 时让模型看到右移前的标签，困惑度会异常低。修复方法不是把分数“调回合理”，而是建立一个极小的人工样本：逐位置打印输入、目标、可见范围、目标概率和是否计入损失。先证明这条样本的每个数字都符合预期，再扩大评估集。

METRIC LAB 9.1.2为困惑度写一份评估说明

选择一段中文和一段代码，分别说明 Token 数、loss mask、平均方式和为什么不能直接比较两者的困惑度。

必须写出 Tokenizer 和数据领域；说明 padding 不计入损失；指出困惑度只衡量概率预测，不自动等价于事实性或可用性。

9.1.3 Base、Chat 与任务契约

学习大语言模型时，先写任务契约比先选模型更重要。契约至少包含输入格式、输出格式、允许的外部信息、失败时的行为、评估指标和资源预算。例如“根据给定资料回答，并在资料不足时说不知道”与“自由聊天”不是同一个任务，前者需要引用约束、拒答样例和事实性评估。

Base 模型的训练样本通常是连续文本，目标是续写；指令微调把样本变成 instruction、input、answer 或多轮 role 消息。模板会添加特殊 Token、角色边界和结束标记。若训练时使用了某种模板，推理时却手写另一套格式，模型可能把角色名当正文续写，或无法识别何时停止。

对话并不意味着模型记住了长期事实。每一轮消息通常会被重新拼成上下文，受窗口长度、检索内容和系统提示影响。把“模型参数中的知识”“当前上下文中的证据”“工具返回的实时结果”分开记录，才能判断一次回答错在哪里。

图 9.2 · 一个可验收的任务契约本站自制示意

任务目标解决什么问题

→

输入协议字段/长度

→

模型调用模板/参数

→

输出校验格式/证据

→

失败路径拒答/人工

把愿望改写成输入、输出、证据和失败条件，后续每个实验都引用同一份契约。

表 9.1C · Base 与 Chat 的使用差异

维度	Base 模型	Chat/指令模型	学习时要问
训练样本	连续文本	指令-回答/多轮消息	标签覆盖哪一段？
默认行为	续写、补全	遵循请求、解释	模板是否匹配？
停止方式	长度或 EOS	角色结束标记	stop 是否可靠？
适合任务	语言建模、继续预训练	问答、抽取、工具编排	是否需要外部证据？
风险	可能不拒答或不按格式	过度自信、过度拒答	失败如何接管？

PYTHON · conversation_contract.py

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class TaskContract:
    name: str
    input_fields: tuple
    output_format: str
    evidence_required: bool
    fallback: str

contract = TaskContract(
    name="资料问答",
    input_fields=("question", "context"),
    output_format="answer + citations",
    evidence_required=True,
    fallback="context_insufficient",
)

def validate_request(request):
    missing = [key for key in contract.input_fields if not request.get(key)]
    if missing:
        return {"ok": False, "error": f"缺少字段: {missing}"}
    return {"ok": True}

print(validate_request({"question": "什么是注意力？", "context": "..." }))

输出格式也属于契约。若下游程序需要 JSON，就应定义字段类型、必填项、枚举值和长度限制，并在模型输出之后做解析与校验；不要只在提示词里写“请输出合法 JSON”就直接入库。模型是概率生成器，校验器才是边界。结构化输出和工具调用会在第 7 节展开。

本小节的最低验收不是背下 base/chat 的定义，而是能拿一个任务说明指出：数据中谁是输入、谁是监督目标，推理时哪些内容来自模型、哪些来自上下文，格式不对时由谁处理。把这份契约保存为 JSON 或 Markdown，后面微调和评估都引用同一版本，避免目标漂移。

建议现在就为自己的学习资料写一个“模型说明卡”：模型名称和版本、Tokenizer、上下文上限、训练/微调方式、已知限制、许可和联系入口。以后比较不同模型时，先填卡片再跑样例，能避免被一段精彩对话带偏。

CONTRACT LAB 9.1.3把一个模糊需求改成契约

将“做一个懂 Python 的聊天机器人”改写为输入字段、输出结构、证据要求、三类失败条件和一条资源预算。

需求必须可测试；至少区分上下文不足、格式无效和安全风险；指标不能只写“感觉更聪明”。

本节深挖：从“会续写”到“能解释”

把语言模型理解成概率模型后，很多宣传用语都能被拆开验证。“懂语义”至少要落到一种可观察行为：在给定上下文时，相关 Token 的概率提高；在上下文改变时，相关位置的概率随之变化；在未见样本上仍然成立。若只展示一段顺滑的生成，却不说明输入、标签、词表和评估集，就无法判断模型究竟学到了什么。

训练时常用 teacher forcing：第 i 个位置直接使用真实的前缀，而不是模型刚刚生成的 Token。这样可以并行计算，收敛更快，但训练与自由生成之间存在差异；生成时一个错误会进入后续上下文，错误可能逐步放大。理解这个差异后，才会在评估中加入自由生成、长序列和错误恢复，而不是只看 teacher-forced loss。

因果语言建模的“下一个”是相对当前位置而言的，不是永远只预测句末词。长度为 n 的样本通常贡献 n-1 个预测位置，BOS、EOS 是否计入要由数据协议决定。不同实现可能把 labels 右移、把 logits 左移，结果等价；最危险的是两边都移位或都不移位，代码仍能运行但目标错了。

softmax 的每个分量都和其他分量竞争。模型把一个常见 Token 的 logit 提高，其他 Token 的相对概率就会降低；因此平均 loss 下降并不表示每类 Token 都变好。按词频、语言、长度和任务切片打印 loss，能发现模型只在常见短句上进步，长尾专名和代码仍然很差。

如果你要解释一个预测，建议保存最小证据链：原始文本、Token 列表、目标位置、Top-k 候选及概率、mask、模型版本和解码参数。对于一个错误答案，先问目标 Token 的概率是否本来就低，再问解码是否选了低概率候选，最后才讨论知识缺失。这样的顺序可以避免把概率错误、检索错误和产品逻辑混为一谈。

语言模型的知识也有三种边界。参数记忆来自训练语料，更新慢且可能过时；上下文证据来自本次请求，受窗口和检索影响；工具结果来自外部系统，可能失败或带有权限限制。一个可靠应用把三者分开标记，并在答案中告诉用户哪些结论来自资料、哪些只是模型推断、哪些需要调用工具确认。

小模型实验的价值不在于模拟商业模型的全部能力，而在于建立可测的因果链。用几十个 Token 让模型过拟合，可以验证标签和优化器；用固定验证句观察概率，可以验证泛化；用相同 logits 比较温度，可以验证解码。每一步只改变一个变量，学习速度往往比盲目下载大权重更快。

阅读论文时，把公式翻译成代码，再把代码翻译回公式。看到交叉熵，就在一个三词词表上算出每项；看到 causal mask，就画出矩阵中允许的位置；看到“scales with data”，就问数据是文档数、Token 数还是有效去重后的 Token 数。能在三个表示之间来回切换，才算真正掌握概念。

最后要区分训练目标和产品目标。训练目标可以是平均 Token loss，产品目标可能是正确引用、低延迟、少误拒和可回滚。二者有关但不相同，不能因为 loss 下降就跳过格式、事实、安全和成本评估。后续章节会不断回到这条边界。

表 9.1D · 语言模型最小验收矩阵

验收问题	最小实验	应记录的证据	失败时先查
标签是否对齐？	三 Token 手工 shift	input/label 对照表	左右移位方向
未来是否可见？	打印 causal mask	每行可见索引	mask 广播维度
logits 是否变概率？	四类 softmax	和为 1、Top-k	数值溢出/温度
loss 是否只计有效位？	加入 PAD 和 user Token	有效计数、平均值	ignore_index/mask
训练是否泛化？	固定验证句	train/val 曲线	泄漏或过拟合
生成是否可复现？	固定 seed 重跑	版本和参数 manifest	服务端模型变化
回答是否有证据？	声明级引用检查	支持率和反例	只看引用存在率
是否适合产品？	任务契约评审	失败和接管路径	把聊天样例当指标

PYTHON · token_loss_probe.py

import math

# 三个位置的目标概率：第二个位置故意较低
target_probs = [0.80, 0.10, 0.60]
mask = [1, 1, 0]

terms = [-math.log(p) for p, keep in zip(target_probs, mask) if keep]
print("per-position:", [round(x, 3) for x in terms])
print("mean loss:", round(sum(terms) / len(terms), 3))

# 同一个模型在不同切片上可能表现不同
slices = {"common": [0.9, 0.8], "rare": [0.3, 0.2]}
for name, probs in slices.items():
    loss = sum(-math.log(p) for p in probs) / len(probs)
    print(name, "ppl=", round(math.exp(loss), 2))

探针把“一个低概率 Token 会拉高损失”具体化，也提醒我们要按切片查看结果。把 rare 切片的回归隐藏在总体均值里，是语言模型项目最常见的统计陷阱之一。

FOUNDATION LAB 9.1.4写一份目标函数说明

用自己的话写出输入、目标、mask、loss、解码五者的关系，再给一个“训练 loss 下降但产品质量没变”的反例。

说明要包含标签移位、有效 Token 平均和训练/生成差异；反例可以是数据泄漏、格式指标退化、事实性下降或只在短句切片变好。

自测与排错：语言模型的第一张实验单

先准备一个只有四个 Token 的词表和三条短句，手算每个位置的目标概率。这个规模足够小，任何中间值都能写在纸上；如果手算结果与程序不同，优先检查索引、移位和 softmax，而不是怀疑数学公式。

接着做标签对齐测试。把输入写成“甲乙丙”，把目标写成“乙丙 EOS”，逐列标出位置、可见前缀和目标。让程序打印同样的表，确认第一列是否被忽略、最后一个目标是否按约定保留。这个测试能抓住最常见的 off-by-one。

再做 mask 测试：对长度四的序列，第一行只能看到自己，第二行看到前两位，依次类推。若任何未来位置可见，训练损失就不再表示预测下一个 Token。把 mask 作为独立函数和独立测试，不要把它埋在模型前向的一行广播表达式里。

第三步是损失分解。把每个有效位置的负对数似然列出来，再求和、平均和指数。报告有效 Token 数，尤其是含 padding 或不同长度样本的批次；只打印一个总数，无法判断某个切片是不是拖高了损失。

第四步是生成对照。固定模型和输入，只更换 greedy、低温采样和高温采样；保存候选 Token、概率、stop 原因和最终文本。这样能把模型分布和解码策略分开，避免把一次随机输出当成模型唯一答案。

当出现事实错误时，先问资料是否在上下文，再问目标 Token 概率和检索证据，最后查看解码。把排错顺序写进 README，团队成员才能用同一套证据讨论问题，而不是凭直觉争论模型“懂不懂”。

阅读论文时，给每个公式附一个变量表：符号、shape、单位和所在代码。比如 V 是词表大小，T 是序列长度，B 是批次；把它们混淆会造成形状能广播但语义错误。变量表是比背公式更实用的学习工具。

最后用一张结果卡总结：目标函数、数据切片、评估 loss、可重复性、已知失败和下一步。只要这张卡完整，即使模型很小，也已经完成一次严谨的语言模型实验。

表 9.1E · 语言建模排错路线

顺序	检查动作	通过信号	常见根因
1	打印 Token 与 labels	每列目标明确	移位方向反了
2	画 causal mask	无未来可见	广播/布尔值错
3	统计有效 Token	padding 不计入	ignore_index 未生效
4	分解 per-token loss	平均可解释	分母不同
5	跑单样本过拟合	loss 能下降	优化器或连接错
6	跑固定验证句	未见样本仍合理	泄漏/过拟合
7	比较多种解码	差异可追溯	参数未记录
8	做声明级核验	证据与答案对应	把流畅当事实

课后复习与易错：语言模型的因果链

易错一：把“模型输出一个词”理解成查表。Embedding 只是把 ID 变成向量，真正的候选分布要经过多层上下文计算和输出投影。看到一个 Token 被选中时，回到 logits 和 softmax，问它是由哪些条件共同决定的。

易错二：把概率高当作事实真。概率表示模型在训练分布下的偏好，不代表外部世界的真实性。日期、价格、政策和个人信息必须通过资料或工具核验；没有证据时，任务契约应允许澄清或拒答。

易错三：忽略 Tokenizer。困惑度、上下文长度、费用和批次都按 Token 计算；字符数相同的文本可能产生完全不同的 Token 数。任何实验报告都写 Tokenizer 版本和有效 Token 数。

易错四：把 loss mask 和 attention mask 混为一谈。前者决定哪些标签产生梯度，后者决定哪些位置可见。一个位置可以被模型看到，却不参与损失；一个 padding 位置通常两者都需要屏蔽。

易错五：只看总体平均。常见短句可能把长尾、代码、中文专名和高风险请求的退化遮住。至少按语言、长度、任务和风险切片，并保留最坏案例。

易错六：训练和生成混淆。teacher forcing 让模型看到真实前缀，生成时却要消费自己的输出；错误会累积。评估包含自由生成、停止条件和上下文预算，才能接近真实使用。

易错七：模板漂移。Base、Chat、工具和多轮对话使用不同角色边界；训练模板与推理模板不一致时，模型可能复述角色或无法停止。把模板和特殊 Token 当作版本化代码。

易错八：为了分数修改评估。发现验证集污染、标签泄漏或样本过少时，应该报告并修复流程，而不是删除困难样本。可复核的低分比不可解释的高分更有价值。

表 9.1F · 章节口试题

问题	回答应包含	可以画什么
为什么要预测下一个 Token？	链式概率、标签移位	input/label 表
logits 和概率有什么区别？	softmax、平移不变	四类分布
为什么需要 mask？	因果边界、padding、loss	三角矩阵
困惑度能说明什么？	平均 NLL、比较条件	切片柱状表
Base 与 Chat 差别？	数据、模板、行为	任务契约
错误答案先查哪里？	证据、概率、解码	排错流程

章节任务卡：把概率目标讲给别人听

先不用任何深度学习框架，拿一张纸写出“我喜欢学习 Python”对应的 Token 序列。说明为什么词、字、子词都只是切分方案，真正进入模型的是整数 ID。再任选一个位置，写出它能看到的前缀和要预测的目标。

用四个候选 Token 画柱状图，标出 logits、softmax 概率、Top-1 和 Top-3。把所有 logits 加上同一个常数，重新计算并解释为什么概率不变。这个练习能区分数值表示和概率解释，也能发现把 logit 当概率的错误。

写一条带 padding 的批次，手工标出 attention mask 与 loss mask。说明短样本补齐的位置为什么不能参与平均，以及 user Token 为什么可以被模型看到却不一定被监督。把答案写成表格，之后可以直接变成单元测试。

设计一个“训练 loss 下降但回答变差”的反例，至少包含数据泄漏、错误模板或解码变化中的一种。说明需要保存哪些证据才能排除其他解释：数据 hash、Token 数、模型版本、提示、Top-k 概率和原始输出。

最后把 base model 与 chat model 放在同一个任务上比较。Base 负责续写，Chat 负责遵循角色和输出约束；若结果不同，先检查模板和训练信号，再谈“模型能力”。不要用一条对话样例替代评估集。

表 9.1G · 本节任务卡验收

任务	交付物	合格标准
Token 与标签	手工对齐表	每个目标位置清楚
概率与损失	softmax 计算	概率和为 1、NLL 可复算
mask 边界	可见/监督矩阵	无未来泄漏、padding 被忽略
模型契约	base/chat 对照	模板、失败、指标明确
证据日志	manifest + 原始输出	可回放、可解释

02 · DATA AND VOCABULARY

数据与词表：模型能力从哪里来

预训练不是把网页简单堆进显卡。来源、许可、去重、Tokenizer、切片和污染检查共同决定模型学到什么；数据工程的每个取舍都会在评估和部署阶段回响。

9.2.1 数据来源、许可与去重

训练数据首先是一个来源管理问题。每条记录至少要保留来源域、采集时间、许可证或使用条件、语言、文档类型和处理版本。公开可访问不等于可以任意再分发；网页中的代码、图片、个人信息和受限内容都可能有不同权利。学习项目可以从自写文本、明确许可的数据集和可公开引用的短样本开始，并在 README 中写出来源。

质量过滤不能只靠一个关键词黑名单。常见信号包括文本长度、乱码比例、重复行比例、语言识别、HTML 残留、个人信息模式、广告模板和机器生成痕迹。过滤规则会改变数据分布，应该先统计过滤前后样本数和 Token 数，再抽样查看误删与漏删。过度清洗会删除少数领域的真实表达，过度放行又会把噪声学进参数。

精确去重通常对规范化后的文本做哈希；近似去重可以用 n-gram、MinHash 或 SimHash。去重粒度要先决定：同一文档的镜像、段落内重复、跨数据集重复和 train/validation 重叠分别怎样处理。去重不是只为节省空间，也是在减少评估污染和模型机械复述。

表 9.2A · 数据审计的最小字段

字段	示例	为什么保留	验收方式
record_id	sha256:…	稳定追踪记录	重复运行不变
source	docs.example.org	来源与责任边界	能回到原页/快照
license	CC BY 4.0	决定能否使用/分享	README 有说明
language	zh	分层统计和过滤	抽样核对
quality_flags	html,short	解释删除原因	规则版本化
split	train/val/test	防止泄漏	集合互斥

PYTHON · deduplicate_records.py

from hashlib import sha256
import re

def normalize(text):
    text = text.replace("\u3000", " ")
    text = re.sub(r"\s+", " ", text).strip().lower()
    return text

def deduplicate(records):
    seen = set()
    kept = []
    for row in records:
        key = sha256(normalize(row["text"]).encode("utf-8")).hexdigest()
        if key in seen:
            continue
        seen.add(key)
        kept.append({**row, "content_hash": key})
    return kept

rows = [
    {"id": 1, "text": " Python 让数据处理更清晰。 "},
    {"id": 2, "text": "python 让数据处理更清晰。"},
]
print(deduplicate(rows))

哈希前的规范化规则必须谨慎。把大小写和空白全部折叠，可能把代码、化学式或专有名词误判为相同；更稳妥的做法是同时保存原文、规范化版本和规则版本，并对疑似重复抽样。对于很长文档，可以先按文档级 hash 去重，再按段落级 fingerprint 检查局部复制。

隐私清洗要把模型训练视为不可逆的传播过程。邮箱、手机号、身份证号、内部 URL、访问令牌和用户输入都应有明确策略：删除、掩码、只保留统计特征或完全排除。正则表达式只能找线索，不能保证识别完毕；对小项目，宁可减少数据，也不要把真实个人资料当作练习素材。

数据卡中还要记录删除比例和无法判断的样本。别人看到“保留 80%”时，需要知道剩下 20% 是因为许可证、乱码、重复还是隐私风险。将规则写成版本化配置，每次运行输出摘要，才能解释模型版本之间的差异，而不是把清洗当作不可见的黑箱。

小心“清洗得越干净越好”

少量拼写错误、口语表达和不规则格式可能正是目标用户的真实输入。过滤规则应先服务任务，而不是追求漂亮的数据集。对资料问答，要优先保证来源和事实；对聊天风格，要保留代表性表达并单独控制敏感内容。每条规则都应有保留样例、删除样例和误判复盘。

DATA LAB 9.2.1做一张数据卡

为 20 条自建文本写来源、许可证、语言、长度、重复 hash 和隐私标记。随机抽查 5 条，记录过滤前后变化。

每条记录可追溯；规则有版本；报告保留误删/漏删样例；没有把“来自互联网”当成许可证。

9.2.2 Tokenizer 与词表覆盖

Tokenizer 把字符串映射到整数序列，是模型输入的第一道接口。字符级切分几乎不会遇到未知字符，但序列很长；词级切分更短，却需要巨大的词表和未知词处理；BPE、Unigram 等子词方法在长度与覆盖率之间折中。中文、代码、表情符号、数学公式和混合语言会暴露不同切分策略的优缺点。

同一句话被切成多少 Token，直接影响上下文预算、训练步数和推理成本。不能用 Python 的 len(text) 代替 Token 数，也不能假设一个汉字永远对应一个 Token。做资料问答时，先统计问题、系统提示、检索片段和输出预留各占多少 Token，再决定截断或摘要方案。

词表训练要避免把验证集或测试集的完整内容泄漏进去。Tokenizer 可以在训练语料上学习合并规则，但评估文本只用于测试；词表中出现某个常见片段不等于记住了它的语义。保存 tokenizer 配置、词表版本、特殊 Token（BOS、EOS、PAD、UNK）和 encode/decode 的回环测试，模型与数据才能复现。

图 9.3 · 文本到 Token 的边界本站自制示意

原始文本Unicode 字符

→

规范化可选规则

→

子词切分BPE/Unigram

→

整数 IDinput_ids

→

模型上下文长度预算

Tokenizer 决定序列长度和特殊标记，模型只看 ID，不直接看原始字符串。

表 9.2B · Tokenizer 选择的观察指标

指标	问题	低质量信号	改进方向
平均长度	一段文本用了多少 Token？	代码/中文异常膨胀	调整词表或分块
覆盖率	多少字符变成 UNK？	专名大量未知	增加子词/字节回退
压缩比	字符数与 Token 数比	特殊领域很低	加入领域样本
回环一致性	decode(encode(x)) 是否可接受？	标点/空格丢失	修正特殊 Token
边界稳定性	拼接/分块会否改变切分？	边界导致语义断裂	保留重叠或偏移

PYTHON · token_budget_probe.py

def chunk_by_budget(tokens, budget, overlap=0):
    if budget <= overlap:
        raise ValueError("budget 必须大于 overlap")
    chunks = []
    start = 0
    while start < len(tokens):
        end = min(start + budget, len(tokens))
        chunks.append(tokens[start:end])
        if end == len(tokens):
            break
        start = end - overlap
    return chunks

tokens = "大语言模型需要先把文本变成 Token".split()
for index, chunk in enumerate(chunk_by_budget(tokens, budget=5, overlap=1), 1):
    print(index, chunk, "count=", len(chunk))

示例用空格分词只是预算探针，不是中文生产 Tokenizer。它的价值是让你先理解分块算法：窗口长度固定，块之间可以有重叠，最后一块可能不足预算。真正接入 tokenizer 后，把 tokens 换成整数 ID，并测试特殊 Token 是否被算入预算。

长文档切块时要保留来源、页码、段落边界和 chunk_id。一个 chunk 只保存文本而不保存出处，后续模型即使回答正确也无法给出可靠引用。重叠窗口能减少边界断句，但会重复 Token 和检索结果；应通过召回率、重复率和成本实验选择，而不是凭经验固定一个数字。

Tokenizer 探针还应覆盖空字符串、连续空格、换行、emoji、中文标点、代码缩进和超长单词。保存每类文本的 Token 数与 decode 结果，能在升级词表后迅速发现回归。若服务端 tokenizer 与本地版本不同，预算和费用都会出现难以解释的偏差。

把 Token 当作接口单位

页面上看到的是字符，模型实际消费的是 Token。所有长度、费用、截断、批处理和缓存决策都应该使用同一 tokenizer 计算。用户输入很短但包含大量代码或表情时，Token 数可能远超直觉；在界面上提前提示预算，比请求失败后再解释更友好。

TOKEN LAB 9.2.2比较三种切分方案

对同一段中文、Python 代码和中英混合文本，统计字符数、空格分词数和实际 tokenizer Token 数；记录哪种文本膨胀最大。

报告工具和版本；不把空格分词当真实结论；解释膨胀会如何影响上下文和费用。

9.2.3 数据切片、配比与污染检查

当语料来自多个来源，混合比例就是一个隐含的课程设计。通用文本提供语言流畅度，代码提供结构和符号，领域文档提供术语与任务格式；某一类过多会让模型偏向它的风格。先按来源、语言、长度和主题分层，再决定采样权重。每次训练记录实际看到的 Token 数，而不是只记录文件行数。

训练、验证、测试的划分要在去重之后进行，并尽量按文档或用户分组切分，避免同一篇文章的相邻段落跨集合。时间敏感任务可以用时间切分，检验模型面对未来分布时的表现。若数据很小，交叉验证或多次种子比单次随机划分更诚实。

污染检查既包括显式重叠，也包括模板和答案泄漏。对评估问题做 n-gram 搜索、近似相似度和来源回溯；如果样本曾经出现在训练集，标记为污染而不是悄悄删除结果。对于公开基准，要记录抓取日期和版本，因为网页会变化，未来复现不一定拿到同样文本。

表 9.2C · 一份可解释的数据配比

切片	目的	采样权重	监控指标
通用中文	语法和常识	50%	语言 loss、长度
代码	缩进、API、注释	20%	代码通过率、复制率
任务指令	格式遵循	15%	格式正确率
领域文档	术语和事实	15%	领域切片事实性
验证/测试	只做测量	不参与训练	污染、置信区间

PYTHON · split_and_contamination.py

from collections import defaultdict

def group_split(records, key="document_id"):
    groups = defaultdict(list)
    for row in records:
        groups[row[key]].append(row)
    keys = sorted(groups)
    cut = max(1, int(len(keys) * 0.8))
    train_keys = set(keys[:cut])
    train = [row for key, rows in groups.items() if key in train_keys for row in rows]
    held_out = [row for key, rows in groups.items() if key not in train_keys for row in rows]
    return train, held_out

def ngram_set(text, n=8):
    return {text[i:i+n] for i in range(max(0, len(text)-n+1))}

def overlap_score(a, b):
    left, right = ngram_set(a), ngram_set(b)
    return len(left & right) / max(1, len(left | right))

records = [
    {"document_id": "a", "text": "同一文档的第一段"},
    {"document_id": "a", "text": "同一文档的第二段"},
    {"document_id": "b", "text": "另一份文档"},
]
train, held_out = group_split(records)
print(len(train), len(held_out), overlap_score("abcdefghi", "abcXYZghi"))

配比表不是装饰。训练中出现的比例、过滤后的有效比例和真正进入 batch 的比例可能不同；长文档会贡献更多 Token，重复采样也会改变有效分布。日志最好记录每个 batch 的来源标签，周期性汇总“实际看到的分布”，发现配置和事实不一致时及时停止。

污染检查还应覆盖提示模板、合成答案和评估脚本。一个看似独立的问答样本，如果答案来自同一份测试资料，也会让格式指标虚高。把数据生成脚本、版本号和随机种子保存起来，未来重跑时才能判断变化来自模型还是数据管道。

如果资源有限，先做小规模的端到端实验：用少量数据跑通切分、训练、验证和报告，再扩大规模。小实验不能证明最终性能，却能暴露字段错位、空行、重复和泄漏；把它当作数据管道的单元测试，往往比直接启动大作业省更多时间。

污染不是只有“完全相同”

相同答案、同一模板、连续段落、翻译版本和自动生成的变体都可能让评估变得过于容易。对高价值测试集，保留一份不公开的私有切片，并在报告中说明公开集和私有集的差异。若不能彻底排除污染，就把它当作限制写出来。

SPLIT LAB 9.2.3找出一处潜在泄漏

从一组带 document_id 的资料中按文档切分，再计算训练与验证的 n-gram 重叠。找出重叠最高的三组并说明如何处理。

先按文档分组再切分；高重叠样本要回溯来源；不要为了提高分数删除验证集而不记录。

本节深挖：数据是模型的学习环境

把数据想成模型生活的环境会更准确。它每天看到什么语言、什么格式、什么观点，决定了参数更新的方向；它从未看到什么，也会形成能力空洞。数据表中的来源、许可证和时间不是行政字段，而是解释模型行为和承担责任的证据。训练前不写数据卡，训练后很难回答“为什么模型会这样”。

来源质量要和任务目标匹配。百科式资料适合学习定义，论坛讨论能覆盖真实错误，代码仓库能提供结构与测试，广告和重复模板却可能让模型学会套话。不要把“网页数量”当作质量；统计有效 Token、文档长度分布、来源集中度和重复率，才能看出数据是否被少数站点支配。

许可证判断需要保留原始出处和抓取时间。网页内容可能后来被修改、删除或更换许可，快照 hash 能帮助你说明当时使用的版本。对模型权重和训练数据分别检查许可；能下载不等于能再发布，能研究不等于能用于商业服务。遇到不确定内容时，把它排除或请权利人确认。

去重规则要服务于语义和代码。对自然语言可以折叠空白和大小写，对代码则要保留缩进和字符串大小写；同一模板只有变量不同，既可能是重复，也可能是需要学习的格式。建议同时保存原文 hash、规范化 hash 和近似相似度，抽样看规则是否误伤。

隐私处理不能只靠一个正则。姓名、地址、病历、账号和内部项目名可能以自然语言出现，自动识别会漏掉也会误删。小规模学习项目优先使用自写或合成数据；如果必须使用真实资料，先取得授权，分离身份映射，并在日志、评估集和示例中再次检查。

Tokenizer 的好坏会改变“数据量”的含义。两份字符数相同的语料，代码和中文可能产生不同 Token 数；训练预算、batch、学习率和评估分母随之改变。任何数据配比都同时报告文档数、字符数和 Token 数，不能只说“各占 20%”。

数据混合也可以成为课程。先用高质量短文验证格式，再加入代码、长文档和边界样本；每增加一类都跑一次验证。这样能知道能力变化来自新数据还是规模变化。若直接混合所有来源，问题出现时很难定位是哪条规则或哪种语言造成的。

污染检查要覆盖同义改写、翻译和答案模板。公开测试题可能在论坛、教程和自动生成数据中出现，n-gram 完全相同只是最容易发现的一种。对高价值评估集，保留时间切分和私有样本；发现重叠时标记污染并报告，不要静默删掉让分数变好看。

数据管道应当像软件一样有测试。空文件、非法 Unicode、超长行、缺字段、重复 ID、坏 JSON 和异常许可证都要有单元测试；清洗脚本输出固定摘要，版本升级后用 diff 检查变化。一个可复现的管道比一次性“下载并训练”更值得长期维护。

训练结束后仍可用数据分析解释错误。若模型在代码切片差，查看代码 Token 膨胀、缩进是否被破坏、验证集是否含同仓库内容；若中文专名错误，查看词表覆盖和来源频率；若回答喜欢某种口吻，查看来源集中度和指令模板。把错误回溯到数据字段，才能提出可验证修复。

表 9.2D · 数据管道的阶段性验收

阶段	输入	输出证据	阻塞条件
采集	来源清单与权限	source、time、license	来源不明或禁止使用
规范化	原始文本	规则版本、前后样例	破坏代码/公式
过滤	质量与隐私规则	删除原因统计	无法解释的高删除率
去重	规范化记录	hash、近似重复报告	train/val 重叠
切分	带文档 ID 的记录	split manifest	同文档跨集合
Tokenizer	训练文本样本	长度/覆盖率探针	大量 UNK/异常膨胀
配比	分层数据	实际 Token 分布	长文档支配 batch
发布	最终 JSONL	data card、hash	许可证或隐私未确认

PYTHON · dataset_audit.py

from collections import Counter

def audit(records):
    report = Counter()
    lengths = []
    ids = set()
    for row in records:
        report[row.get("language", "unknown")] += 1
        lengths.append(len(row.get("text", "")))
        if row["id"] in ids:
            raise ValueError(f"duplicate id: {row['id']}")
        ids.add(row["id"])
    return {
        "records": len(records),
        "languages": dict(report),
        "min_chars": min(lengths, default=0),
        "max_chars": max(lengths, default=0),
    }

rows = [
    {"id": "a", "language": "zh", "text": "一段资料"},
    {"id": "b", "language": "code", "text": "print(1)"},
]
print(audit(rows))

审计脚本不判断内容是否“有价值”，它先保证统计和身份一致。加入真实规则后，每次清洗都保存 JSON 报告，训练配置引用报告 hash；这样模型回归时可以知道是权重变化还是输入分布变化。

DATA REVIEW LAB 9.2.4写出一条可追溯流水线

把采集、清洗、去重、切分、Tokenizer 探针和发布六步写成命令清单，每步标出输入、输出、版本和失败后是否允许继续。

每一步都有文件或统计证据；许可证/隐私不确定时阻塞；最终数据能通过 hash 回溯到原始来源。

自测与排错：数据管道的证据链

从十条自写资料开始，给每条添加稳定 ID、来源、许可证、语言、文档 ID 和更新时间。先不训练模型，只运行审计脚本。学习目标是看见一条记录如何从原文进入清洗、去重、切分和最终 JSONL，而不是尽快得到一个 checkpoint。

为每条清洗规则准备一个保留例和一个删除例。规则处理 HTML、空白、大小写、乱码和个人信息时，分别说明为什么这样做、可能误伤什么。若无法判断，记录为 pending 而不是强行保留或删除，这些样本可以由人工复核。

去重实验同时比较三种 key：原文 hash、规范化 hash 和 n-gram 相似度。观察代码缩进、大小写和标点在不同规则下如何变化。报告“删掉多少”还不够，要指出哪些文档被判为重复以及是否真的表达同一内容。

许可证判断需要保留原始出处和抓取时间。网页内容可能后来被修改、删除或更换许可，快照 hash 能帮助你说明当时使用的版本。对模型权重和训练数据分别检查许可；能下载不等于能再发布，能研究不等于能用于商业服务。

切分前先去重，按文档或用户分组，再做 train/validation/test。随机按行切分最容易把相邻段落放进不同集合。时间切分适合会更新的资料；如果使用时间切分，报告截止日期和未来分布假设。

污染检查结果本身也是数据资产。保留重叠样本、相似度、来源和处理决定，评估时把污染样本从主要分数中排除或单独报告。这样有人质疑“是不是记住了答案”时，你能给出证据而不是口头保证。

每次管道运行输出一个 manifest，包含规则版本、输入目录 hash、输出文件 hash、记录数、Token 数和删除统计。训练配置引用这个 manifest；如果模型行为变化，先比较两个 manifest，再追查权重。

表 9.2E · 数据审计问题清单

问题	检查字段	通过标准	不通过如何处理
能否追溯？	source、time、record_id	回到原文/快照	暂停使用
能否合法使用？	license、用途	规则已确认	排除或询权
是否有隐私？	PII flags、复核	脱敏/授权	隔离并删除
是否重复？	hash、相似度	集合互斥	合并/标记
Tokenizer 是否稳定？	长度、UNK、回环	边界样例通过	修词表/分块
切片是否平衡？	来源/语言/Token	比例符合设计	重采样
是否污染？	评估 n-gram	无未解释重叠	隔离/报告
版本是否固定？	manifest、文件 hash	可重跑	阻止训练

课后复习与易错：数据决定上限

易错一：看到“开源数据”就默认可以使用。公开地址、开放许可证、研究用途和商业再分发是不同条件。保存来源、许可证、访问日期和使用决定，无法确认时先暂停。

易错二：按行随机切分。一个文档的相邻段落、镜像页面和翻译版本会跨 train/validation，造成污染。先按文档或用户分组，再按时间或固定 seed 切分。

易错三：只做精确 hash。大小写、空白、标点、模板和改写会绕过完全相等检查；代码又不能随便折叠大小写。结合规范化 hash、n-gram 和人工抽样，说明误判与漏判。

易错四：把过滤规则写死在脚本里。规则改变后无法知道哪些样本被删、为什么删、结果差多少。配置化并输出删除原因和数据 manifest，模型回归才有线索。

易错五：只报告文件数，不报告 Token 数。长文档和重复采样可能支配训练；按来源、语言和任务汇总实际 Token 分布，检查设计比例是否真正生效。

易错六：词表能 encode 就认为合格。还要测试 decode 回环、未知字符、空白、emoji、代码缩进、特殊 Token 和边界切分。任何不一致都会影响上下文和引用。

易错七：把隐私识别交给一个正则。自然语言中的姓名、地址和内部项目名很难完全自动发现；优先使用自写或合成数据，真实资料需授权和人工抽查。

易错八：把污染样本悄悄删除。污染本身说明评估设计或数据来源有问题，应保留证据，隔离分数并在报告中解释，否则下一次还会发生。

表 9.2F · 数据质量口试题

问题	回答应包含	最小证据
为什么需要许可证？	使用、分享和责任边界	来源/许可卡
为什么先去重再切分？	避免泄漏和重复梯度	文档级 split
Tokenizer 影响什么？	长度、成本、loss	多领域探针
清洗如何避免误伤？	保留/删除对照	规则版本
污染如何处理？	隔离、报告、私有集	相似度清单
为什么保存原文 hash？	可追溯、可复现	manifest

章节任务卡：把数据做成可审计输入

选择一组十到二十条自有资料，先建立来源清单，再决定哪些内容可以使用。每条记录保留原文、来源、许可证、时间、文档 ID、语言和用途；任何不确定的许可都进入待确认状态，不要靠猜测补齐。

为 HTML、空白、重复行、乱码、个人信息和超长文本各写一个过滤例。运行前后保存样本数、字符数和 Token 数，抽查被删除与被保留的边界。规则版本随数据一起发布，未来才能解释模型差异。

对自然语言与代码使用不同的规范化策略。自然语言可以折叠部分空白，代码要保留缩进和大小写；同一个 hash 规则不应强行套用所有领域。发现误判时，记录规则为何需要修改，而不是直接改脚本。

切分时先按文档或用户分组，再按比例或时间划分。对验证问题做精确和近似重叠搜索，把污染样本隔离并报告。评估分数中排除污染不等于问题消失，必须回到来源和数据生成过程。

Tokenizer 探针要覆盖中文、英文、代码、公式、emoji、空格和换行。对每一类保存 Token 数、特殊 Token、decode 回环和边界切分。上下文预算、训练配比和费用都引用同一版本的 tokenizer。

表 9.2G · 数据交付验收

交付物	最低字段	验收问题
source.csv	id、来源、时间、许可	能否回到原文？
clean.jsonl	文本、hash、flags	清洗是否可解释？
split.json	文档分组、seed	集合是否互斥？
token_report	版本、长度、UNK	预算是否可复算？
contamination.md	重叠、决定、限制	评估是否可信？

本章练习：提交一份数据审计报告

报告开头写清数据用途和不使用的用途。说明文本来自哪里、采集或创作时间、许可证、允许的分享范围，以及为什么这些资料能支持当前任务。任何无法确认的来源单独列出，不用“应该可以”代替结论。

接着画出从原文到训练文件的流水线：读取、规范化、过滤、去重、切分、Tokenizer 和发布。每一步写输入、输出、规则版本、记录数和 Token 数。读者应该能从最终一行数据回到原文，也能从原文解释为什么它被删除。

抽取误删和漏删样例。代码缩进、中文标点、空白、表格、公式和隐私模式各至少一例；说明规则如何处理边界。对争议样本给出人工处理和后续回归，而不是把它们悄悄丢掉。

最后进行污染与配比检查。按文档分组切分，报告训练和验证的相似度，按来源、语言和任务汇总实际 Token。若设计配比和实际分布不同，写出原因和修正方案。

报告附上 data manifest、审计脚本和五条可重跑命令。新环境不需要模型即可完成审计；只有所有字段、hash、许可证和统计都通过，数据才进入训练阶段。

表 9.2H · 数据审计报告结构

章节	必写内容	验收证据
用途与许可	来源、时间、许可、分享范围	data_card
清洗规则	规范化、隐私、删除原因	前后样例
去重切分	hash、分组、污染	overlap report
Tokenizer	版本、长度、回环	token probe
配比发布	实际 Token、输出 hash	manifest

03 · SCALE AND CONTEXT

规模、上下文与能力：大不等于自动可靠

参数量、激活值、上下文长度和数据预算共同决定模型能做什么、做得多快、错得有多贵。本节把“更大”拆成可估算的资源与可验证的能力。

9.3.1 参数、激活与 Scaling Law

参数是模型中需要学习的数值，例如线性层权重、Embedding 和归一化系数。参数量影响存储和表达容量，但一次推理还要保存激活、KV cache、临时矩阵和运行时缓冲区。训练时通常还要保存梯度和优化器状态，因此“权重大小”远小于“训练显存”。

粗略估算时，权重显存约等于参数量乘以每个参数的字节数；FP32 是 4 字节，FP16/BF16 是 2 字节，8-bit 或 4-bit 还要考虑量化尺度和元数据。Adam 一类优化器会为参数维护额外状态。估算不是精确配置，却能在启动作业前发现“这张显卡根本放不下”的问题。

Scaling law 讨论损失随参数、数据和计算预算变化的趋势。它帮助我们理解为什么增加参数并非唯一方案：如果数据太少，大模型会过拟合或浪费计算；如果上下文、词表和训练步数不匹配，规模收益也会下降。趋势线是经验规律，不是对每个任务的保证，尤其不能替代实际切片评估。

图 9.4 · 规模预算的三角关系本站自制示意

参数量表达容量

→

训练 Token数据覆盖

→

计算预算步数/批次

→

显存与带宽能否运行

→

验证结果是否值得

参数、Token 和计算需要一起看；任一边被忽略都会造成误判。

表 9.3A · 资源估算的对象

对象	包含什么	会随什么增长	常见误判
权重	模型参数	参数量、精度	等同于总显存
激活	中间 hidden/attention	批次、长度、层数	只看 batch size
优化器状态	一阶/二阶统计	参数量、优化器	忘记训练额外空间
KV cache	历史 K/V	层数、长度、批次	只按权重估算
带宽	权重与 cache 搬运	并发、精度	只看 FLOPs

PYTHON · memory_estimate.py

def gibibytes(bytes_count):
    return bytes_count / (1024 ** 3)

def estimate_weights(params_billion, bytes_per_param):
    return gibibytes(params_billion * 1_000_000_000 * bytes_per_param)

def estimate_training(params_billion, weight_bytes=2, optimizer_bytes=8, extra=1.5):
    weights = params_billion * 1_000_000_000 * weight_bytes
    optimizer = params_billion * 1_000_000_000 * optimizer_bytes
    return gibibytes((weights + optimizer) * extra)

print("7B weights fp16:", round(estimate_weights(7, 2), 2), "GiB")
print("7B rough training:", round(estimate_training(7), 2), "GiB")

这个估算把通信、激活和碎片用 extra 粗略合并，不能拿来替代框架的显存分析。它的教学目标是建立数量级意识：量化能降低权重占用，却不一定按同样比例降低激活或 KV cache；长上下文和高并发可能成为真正瓶颈。

比较两个模型时，除了参数量，还要问数据量、Tokenizer、上下文、训练目标、指令数据和推理精度是否一致。一个更小的领域模型可能在固定任务上更快、更便宜、更容易审计。把“能力提升”与“资源增加”画在同一张表里，才有工程价值。

资源规划还要区分训练、验证和服务三种场景。训练关注吞吐、梯度和检查点；验证关注稳定的批次和统计；服务关注首 Token、并发、缓存和长尾延迟。用同一张“显存够不够”的表去回答三种问题，通常会漏掉真正的上线瓶颈。

先估算，再压测

估算的结果应当给出范围和假设，例如“权重约 14 GiB，未含 cache；批次 1、长度 4K 时需实测”。随后用一个小模型或短序列做 dry run，读取峰值显存和每阶段耗时。把估算与实测的差异记下来，下一次规划会更准确。

SCALE LAB 9.3.1做一次纸上容量规划

假设一个模型有 1.3B 参数、BF16 权重、批次 4、上下文 2048，列出权重、激活、优化器和 KV cache 需要进一步测量的变量。

不要声称仅凭参数量就能得到精确显存；至少列出精度、层数、隐藏维、批次、长度和框架开销。

9.3.2 上下文窗口、位置与长文档

上下文窗口是一次调用中模型能够接收和生成的 Token 上限。它不是模型的“永久记忆”，也不保证窗口中每个位置都被同样有效地利用。系统提示、历史消息、检索片段和输出预留共同消耗预算；如果只把最长文本塞进去，模型可能截断关键证据或把答案截掉。

位置表示告诉模型 Token 的顺序和相对距离。绝对位置、旋转位置编码、相对偏置和其他方案各有外推边界；训练长度与推理长度差距过大时，模型可能在窗口后半段退化。学习时先画出位置索引和 mask，再用短、中、长三个长度做探针，而不是把“支持长上下文”当作单一开关。

长文档处理通常分为截断、滑动窗口、分层摘要、检索后阅读和分块递归。截断最简单但可能丢信息；滑窗保留局部上下文却增加重复计算；摘要会引入二次错误；检索减少输入但依赖召回。选择方法要根据任务需要：精确法规检索看引用覆盖，长篇总结看全局连贯，代码分析看跨文件依赖。

表 9.3B · 长文档策略的取舍

策略	优点	风险	适合先验证的指标
直接截断	实现简单、延迟低	关键证据被丢	首段/末段命中率
滑动窗口	保留局部上下文	重复 Token、跨块断裂	窗口召回、成本
分层摘要	压缩全局信息	摘要误差累积	事实保持率
检索后阅读	输入更短、可引用	召回漏掉证据	Recall@k、引用覆盖
分块递归	可处理超长结构	流程复杂	端到端错误率

PYTHON · context_budget.py

def allocate_budget(window, system, history, evidence, output):
    used = system + history + evidence + output
    return {
        "window": window,
        "used": used,
        "remaining": window - used,
        "ok": used <= window,
    }

budget = allocate_budget(
    window=4096,
    system=320,
    history=900,
    evidence=2100,
    output=600,
)
print(budget)
if not budget["ok"]:
    print("reduce evidence or history before calling the model")

预算函数故意把输出预留单独列出。很多应用只统计输入，结果模型在最后没有空间生成完整 JSON 或引用。预算还要考虑模板特殊 Token、工具调用字段和重试次数；生产环境应在调用前拒绝超预算请求，并记录每项占用，方便解释成本。

上下文窗口越长，注意力计算和 KV cache 往往越贵。即使模型技术上能接收很长的序列，也不代表每个任务都应该发送那么多。先做相关性筛选，保留标题、来源和段落边界；对于被截断的资料，向用户明确说明，而不是让模型假装看过全文。

长上下文还要关注位置偏差：模型可能更容易使用开头和结尾的内容，忽略中间段落。用“答案在首段、中段、末段”的成对样本测试，分别计算引用和事实支持。若中间位置明显退化，可以重排证据、分两次询问或采用检索，而不是盲目扩大窗口。

窗口不是记忆

历史消息只在被重新放入本次请求时才可见；被截断、摘要或压缩后，模型不再拥有原始细节。产品界面应显示当前使用的资料范围和 Token 预算，允许用户清除历史或重新检索。透明的上下文边界比“模型好像记住了”更可靠。

CONTEXT LAB 9.3.2设计一条长文档流水线

为 30 页技术文档选择一种策略，写出 chunk 大小、重叠、来源字段、输出预留和超预算处理。

策略与任务目标匹配；每个 chunk 可回溯；预算包含输入和输出；超预算时有明确失败路径。

9.3.3 能力涌现、幻觉与不确定性

“能力涌现”常被用来描述规模变化后某些任务指标突然上升，但曲线也可能受到评估阈值、提示格式和离散评分的影响。学习时不要把一条漂亮曲线理解为模型突然获得人类式理解；应把连续的 loss、任务分数、样例行为和失败类型放在一起看。

幻觉不是一个单一 bug。它可能来自训练数据缺失、检索召回错误、提示歧义、解码随机性、长上下文注意力稀释或模型偏好流畅表达。先把回答拆成可验证的原子声明，要求引用来源，再检查每条声明是否被证据支持。没有证据时，允许系统返回“不足以判断”通常比生成一个完整但错误的段落更安全。

模型概率也不等于可靠置信度。语言模型可能对错误事实给出高概率，因为训练语料中常见这种句式；不同 Token 的概率还受分词影响。可以使用温度扫描、多个采样、检索一致性、外部验证器和校准曲线作为辅助，但任何单一信号都不能保证正确。

图 9.5 · 从流畅到可靠的证据链本站自制示意

输入问题含糊/完整

→

模型生成候选答案

→

证据核对来源/计算

→

不确定性风险分层

→

响应策略回答/拒答/接管

流畅输出只是起点，可靠性需要证据、校验和接管。

表 9.3C · 处理不确定性的动作

信号	可能原因	可做的检查	响应
证据缺失	资料未覆盖问题	检索 Recall、引用	说明不知道
多次采样不一致	边界/随机性	固定种子和温度扫描	降低置信、人工审
格式正确但事实错	校验只看 JSON	逐字段事实核对	标记待审核
长文档后段退化	位置/注意力稀释	按位置分层测试	重排或分段
敏感内容触发	输入/输出风险	安全分类器和红队	拒答或转人工

PYTHON · claim_check.py

def check_claims(answer, evidence):
    results = []
    for claim in answer["claims"]:
        matched = [
            source for source in evidence
            if claim["source_id"] == source["id"]
        ]
        results.append({
            "claim": claim["text"],
            "supported": bool(matched),
            "source_ids": [source["id"] for source in matched],
        })
    return results

answer = {"claims": [
    {"text": "注意力会计算位置间的相关性", "source_id": "doc-1"},
    {"text": "所有模型都能可靠计算日期", "source_id": "doc-9"},
]}
evidence = [{"id": "doc-1", "text": "attention notes"}]
print(check_claims(answer, evidence))

示例只检查声明是否指向存在的来源，不检查来源是否真的支持内容；这正是为什么“有引用”不能自动等于“引用正确”。进一步可以用规则、检索相似度、计算器或人工逐条核对。评估报告要把引用存在率和引用支持率分开，避免格式指标掩盖事实问题。

对用户呈现不确定性时，语言要具体：说明缺少哪份资料、哪一项数值需要确认、下一步可以提供什么。不要只显示一个抽象的 0.63 置信度。把风险等级映射到动作，例如低风险直接答，中风险附证据，高风险必须人工审核，系统才真正可用。

能力评估也要包含“不会什么”。为模型建立已知限制清单：日期与算术、过期政策、罕见专名、跨文档引用、隐私识别和工具失败。每次版本升级重跑这张清单；如果限制消失，记录证据，如果新增，及时更新用户提示与接管规则。

把失败写成资产

一个好的错误地图包含输入、上下文、输出、判定、根因假设和下一步实验。不要只截图“模型胡说八道”，也不要把所有问题归因于模型。检索、模板、Tokenizer、解码、校验和界面都有可能是根因，分层记录才能真正改进。

RELIABILITY LAB 9.3.3制作一张错误地图

收集 10 个模型回答，按资料缺失、检索错误、推理错误、格式错误和安全风险分类；每类写一个预防检查和一个失败响应。

分类依据可复现；至少有一个“不生成答案”的策略；不要用“模型太笨”作为根因。

本节深挖：把“更大”拆成可测变量

参数量是最容易被看见的数字，却不是唯一的能力变量。两个同样大小的模型可能使用不同 Tokenizer、数据配比、上下文长度、训练步数和后训练流程；它们在代码、中文、数学或对话上的表现可能完全不同。读模型卡片时，先把这些变量列成表，再比较参数量。

训练计算大致由层数、隐藏维、序列长度、批次和步数共同决定。长度增加会同时提高注意力计算、激活保存和通信压力；批次增加提高吞吐，却可能超过显存或改变优化动态。把 global batch、micro batch、梯度累积和有效 Token 数分开记录，才能解释学习率和 loss 曲线。

权重、梯度、优化器状态和激活的生命周期不同。推理通常只需要权重、临时激活和 KV cache；训练还要为反向传播保存中间值，为 Adam 保存统计量。量化权重能减少存储，但训练梯度仍可能需要更高精度；不要把“4-bit 可加载”理解成“4-bit 全流程训练”。

Scaling law 适合帮助你做趋势判断，而不是替代小实验。若要判断增大数据是否有效，先固定模型与评估集，画出不同 Token 预算下的 loss；若要判断增大模型是否有效，固定数据和计算预算，比较同一切片。每条曲线都标注单位、种子和误差范围。

显存问题往往分成容量和带宽两类。容量不足会直接 OOM，带宽不足则表现为 GPU 利用率低、每 Token 延迟高；缓存和权重在设备间搬运也会成为瓶颈。使用 profiler 时，记录首 Token、后续 Token、Prefill 和 Decode 的分段时间，不要只看一次总耗时。

模型规模与可靠性没有简单单调关系。更大模型可能减少某些事实错误，也可能生成更有说服力的错误；更长窗口能容纳更多资料，也可能让无关内容稀释证据。所有“更大、更长、更强”的结论都需要对应任务切片和失败样例。

能力评估要区分记忆、组合和工具使用。训练集附近的问题检验记忆，改写措辞检验泛化，跨资料组合检验上下文，调用计算器检验工具边界。为每类能力准备最小探针，避免把一个综合分数当作全部能力。

位置和上下文的实验要成对设计。把同一答案放在开头、中间、结尾，测试位置偏差；把同一问题分别放在短、中、长窗口，测试长度退化；把证据打乱，测试模型是否依赖位置而不是内容。实验输出保存原文和引用，便于人工检查。

幻觉治理的第一步是承认未知。模型没有看到资料、资料互相矛盾或任务需要实时信息时，应允许“不足以判断”。把拒答、澄清和工具查询作为正向行为加入数据与评估，而不是只奖励完整段落。

资源预算也是产品契约。明确单请求最大输入、输出、并发、超时和费用；当预算不足时，优先压缩历史、减少检索候选或路由到小模型，并向用户说明降级。把超预算请求静默截断，会同时损害质量和信任。

表 9.3D · 规模与上下文探针

问题	控制变量	对照设置	观察结果
增大模型是否有益？	参数量	数据、seed、评估集固定	切片质量与成本
数据是否足够？	训练 Token	模型和计算上限固定	train/val 曲线
长度是否退化？	上下文长度	同一问题、证据位置	支持率与延迟
位置是否重要？	证据位置	开头/中间/结尾	位置差异
量化是否可接受？	精度	相同 prompt/seed	质量、显存、速度
大模型是否更可靠？	模型版本	同一失败集	最坏案例与拒答
cache 是否有效？	历史长度/并发	冷/热缓存对照	首 Token 和吞吐
预算是否够用？	输入输出上限	不同长度切片	超时、费用、截断

PYTHON · context_probe_matrix.py

positions = ["start", "middle", "end"]
lengths = [512, 2048, 4096]
matrix = []

for position in positions:
    for length in lengths:
        matrix.append({
            "evidence_position": position,
            "input_tokens": length,
            "case_id": f"{position}-{length}",
        })

for case in matrix:
    print(case)

探针矩阵先生成实验清单，不直接声称模型有某种能力。运行后把每个 case 的输出、引用、延迟和错误类型填回同一张表；如果中间位置表现差，下一步才有依据选择重排、分段或检索。

SCALE REVIEW LAB 9.3.4做一张资源—能力对照表

选择两个模型或两个上下文长度，记录参数/精度/Token 预算、质量、最坏错误、首 Token 延迟、吞吐和单请求成本，并写出你愿意承担的取舍。

所有结果使用同一任务集和解码设置；质量与资源同时报告；结论写成“在什么条件下更合适”，不要只写谁更大。

自测与排错：规模和上下文的预算表

先把模型参数、精度、层数、隐藏维和词表大小写在同一张纸上，再估算权重、梯度、优化器和激活。估算值只给数量级，但能让你在启动训练前发现不可能的配置。把假设写在数字旁边，避免别人把粗略估算当成保证。

用三个长度做上下文实验：短序列检验功能，中等序列检验稳定性，接近上限的序列检验资源和位置退化。每个长度使用相同问题和证据，分别保存质量、引用、首 Token、每 Token、峰值显存和成本。

位置探针把同一条关键证据放在开头、中间和结尾。若中间位置明显变差，先检查排序和截断，再决定是否需要重排或分段；不要简单得出“模型不支持长上下文”的结论。位置偏差可能来自数据、模板或评估器。

长文档策略的选择要从任务出发。法规问答关注引用覆盖，技术总结关注跨段连贯，代码分析关注跨文件依赖；同一个 chunk 大小不适合全部任务。先做简单检索基线，再逐步引入摘要或递归，保留每次变化的证据。

Scaling law 读图时看坐标和预算。横轴可能是参数、训练 Token 或 FLOPs，纵轴可能是 loss 或任务分数；换一个坐标就不能直接比较斜率。数据不足、评估阈值和随机性都可能制造“突然涌现”的视觉效果。

能力评估应有反事实：改变问题措辞、证据顺序、无关段落和输出格式，观察答案是否仍然正确。模型只记住表面模板时，反事实会暴露退化。把反事实样本加入回归集，避免下一次微调又把捷径学回来。

预算不足时要有优先级。保留系统规则、当前问题和高相关证据，先压缩低相关历史，再减少输出预留；任何压缩都记录丢失的内容。用户应知道回答基于哪些资料，不应默默删掉关键上下文。

把资源指标和质量指标画在同一坐标或表格里。一个模型可能质量提高但成本翻倍，也可能略低但能在本地稳定运行。最终选择是任务、风险和预算的决策，不是参数量竞赛。

表 9.3E · 长上下文实验矩阵

变量	设置	固定条件	要报告
长度	512/2048/4096	问题、模型、seed	质量/延迟/显存
位置	首/中/尾	证据文本相同	引用支持率
策略	截断/滑窗/检索	预算和评估集	召回/成本
精度	FP16/8-bit	模型和批次	质量/速度
并发	1/4/16	输入分布	p95/cache
模型规模	小/中/大	Token 预算	边际收益
证据量	top-k 1/3/6	chunk 版本	支持率/重复
失败路径	超预算/超时	同一门槛	降级/接管

课后复习与易错：规模不是答案

易错一：用参数量预测全部能力。能力还受数据、目标、Tokenizer、上下文、后训练和解码影响；比较时把变量列表写完整。

易错二：只算权重显存。训练还要梯度、优化器、激活和通信，服务还要 KV cache、并发和带宽。给估算值写假设，并用 dry run 测量峰值。

易错三：把 Scaling law 当保证。趋势线依赖任务和预算，可能被评估阈值、数据污染和随机性扭曲。用固定切片和置信区间验证边际收益。

易错四：窗口越长越好。长上下文会增加成本，并可能让中间证据被忽略。测首、中、尾位置和不同长度，选择任务合适的分块或检索。

易错五：把量化等同于所有资源都按比例下降。权重、激活、KV cache 和带宽受不同影响；量化后重新测质量、显存和延迟。

易错六：把流畅的错误叫“偶然幻觉”。先拆声明，检查资料、检索、模板、解码和校验；错误地图应指出可修复的阶段。

易错七：把上下文当长期记忆。只有本次请求中出现的内容可见，摘要和截断会丢细节。产品要显示资料范围和预算。

易错八：忽视最坏样本。大模型更有说服力地表达错误，风险可能更高。报告最坏事实错误、越权和成本，而不是只展示平均值。

表 9.3F · 规模口试题

问题	回答应包含	最小实验
参数量代表什么？	可训练权重，不等于显存	容量估算
为什么长上下文昂贵？	注意力、cache、带宽	长度压测
如何测位置偏差？	同证据首中尾	位置矩阵
如何判断规模收益？	固定变量、边际曲线	多预算对照
幻觉先查什么？	证据和声明级核验	错误地图
预算不足怎么办？	优先级、降级、说明	预算函数

章节任务卡：用实验理解规模与上下文

为一个小模型建立资源账本：参数量、精度、层数、隐藏维、批次、序列长度和步数。先写粗略权重与优化器估算，再做一次短序列 dry run，比较估算和实测。差异要说明来自激活、框架开销还是通信，而不是简单说“显存不准”。

固定一个问答任务，把关键证据分别放在输入的开头、中间和结尾。除了最终答案，还记录引用 ID、支持率和每个位置的延迟。若中间退化，测试重排、分段和检索，选择能以较小成本恢复证据的方法。

对上下文长度做 512、2048、4096 三档实验。输入 Token 增加时，观察首 Token、总耗时、KV cache 和输出完整度；把输出预留从预算中单独扣除。长窗口不是免费容量，是否值得取决于任务的边际收益。

对模型规模做小、中两个对照，固定数据、模板、解码和评估集。报告任务质量、最坏事实错误、关键安全失败、显存和成本；若更大模型只提高风格分数而没有事实收益，结论应写成不值得扩容。

为幻觉建立声明级探针。给模型一份不包含答案的资料，要求它说明证据不足；再加入正确资料，观察是否引用了对应片段。把“无证据时拒答”当作可学习能力和评估指标，而不是失败。

把每个实验的假设、变量、固定条件和停止条件写入矩阵。一次只改一个变量，失败运行保留。这样下一次阅读新的 Scaling law 或长上下文论文时，可以把抽象结论映射到自己的数据。

表 9.3G · 规模实验验收

实验	固定项	结论依据
显存估算	精度、批次、长度	估算/实测差异
位置探针	模型、证据、问题	首中尾支持率
长度扫描	解码、输出预算	质量/延迟/缓存
规模对照	数据、seed、任务	边际质量/成本
幻觉探针	资料和模板	声明支持/拒答

本章练习：提交一份规模与上下文实验报告

先列出资源假设：参数、精度、层数、隐藏维、批次、长度、并发和硬件。给出权重、激活、优化器和 KV cache 的粗略估算，再用短序列实测。估算和实测不一致时，解释差异而不是选择一个漂亮数字。

做位置和长度的成对实验。同一问题、同一证据分别放在开头、中间和结尾，长度使用三档；保存回答、引用、支持率、首 Token、总延迟和显存。报告最坏位置和最坏长度，不能只展示最佳样例。

比较小模型和大模型时固定数据、模板、解码和预算。报告参数量之外的变量，按任务、语言、长度和风险切片。若大模型只改善表达而没有事实收益，结论应明确写出边际成本。

加入一个无证据问题，观察模型是否愿意说明未知；再加入正确证据，观察引用是否对应。把幻觉、检索、模板和解码错误分开标记，避免把所有失败都归因于规模。

报告结尾写资源建议：在什么场景用小模型、何时增加上下文、何时检索或分块、何时必须人工。下一次扩容前，先复用这张实验矩阵。

表 9.3H · 规模实验报告结构

章节	必写内容	验收证据
资源假设	参数、精度、长度、并发	estimate + dry run
位置切片	首/中/尾证据	引用 diff
长度扫描	短/中/长质量与延迟	metrics
规模对照	固定变量与边际收益	baseline
能力边界	无证据、幻觉、降级	错误地图

本节任务：把规模问题变成可复现实验

学习规模效应时，先写清楚“什么变了、什么没变”。如果同时换模型、数据、模板和解码，最后得到的只是一个新结果，不能说明原因。最小实验只改变一个因素：例如固定同一批资料、同一问题集、同一输出上限和同一随机种子，只把上下文长度从 512 调到 2048。把运行配置和结果放在同一个 case 目录，未来才可以重新打开。

资源账本至少分成四栏：存储、计算、通信和服务。存储包含权重、Tokenizer、检查点和日志；计算包含训练 FLOPs、推理 Prefill 与 Decode；通信包含多卡同步和设备间搬运；服务还要加并发、缓存、队列和失败重试。一个实验如果只报告“模型有多少参数”，读者仍然无法判断它是否能在自己的机器上运行。

把质量写成切片，而不是一个总分。中文长文、代码、数字、罕见专名、资料不足和高风险请求应分别统计。更大的模型有时只改善常见问题，却没有改善最重要的失败切片；更长的窗口有时只让模型看到更多噪声。报告中同时列平均值、最坏值、样例和资源，才能支持选择。

上下文实验要防止“位置捷径”。把同一证据复制到开头、中间和结尾，问题和其余文本完全相同；再把无关段落随机插入，观察模型是否仍能找到证据。若只测试一种排布，无法区分真正的长上下文能力与“答案总在开头”的模板记忆。位置差异应保留原始回答和引用，不能只保留一个分数。

参数量、有效参数和激活参数也要区分。稠密模型每次前向都使用大多数权重；稀疏或 MoE 模型的总参数可能很大，但每个 Token 只路由到部分专家。读模型卡时把 total parameters、active parameters、层数、隐藏维和专家数分开记录，推理预算按实际激活路径估算。不要用总参数直接比较所有模型的速度。

如果实验资源有限，先做“趋势正确”的小规模验证。用小模型验证数据清洗、mask、长度扫描和评估器，再决定是否扩大训练。小实验不能保证大模型一定相同，但能及早发现标签泄漏、截断、评估脚本和成本估算错误。把扩展条件写成明确门槛，例如“单样本过拟合通过、固定集无数据污染、p95 在预算内”，不满足就不扩容。

表 9.3H · 规模实验的记录字段

字段	示例	解释	缺失后果
active parameters	7B/每 Token 2B	路由后的计算规模	速度比较失真
effective tokens	128M	实际参与训练的 Token	数据预算不明
precision	bf16/int8	权重和激活精度	显存不可复现
context	512/2048	输入长度上限	质量和成本无法解释
slice	数字/长文/安全	分层评估维度	关键回归被平均
p95 latency	1.8s	长尾用户体验	上线风险被隐藏

PYTHON · scale_report.py

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Run:
    name: str
    active_params_b: float
    context: int
    quality: float
    p95_ms: int
    cost: float

runs = [
    Run("small-512", 2.0, 512, 0.78, 820, 0.004),
    Run("small-2048", 2.0, 2048, 0.81, 1410, 0.009),
    Run("medium-512", 7.0, 512, 0.84, 1260, 0.012),
]
for run in runs:
    print(f"{run.name}: quality={run.quality:.2f}, "
          f"p95={run.p95_ms}ms, cost=" + str(run.cost))

这个小脚本没有替你做统计，却强迫每次运行保留同一组字段。真正的评估还应加入切片、样本数、模型版本、Tokenizer 版本和失败样例。比较时可以定义一个上线预算，例如质量不得低于 0.80、p95 不超过 1500ms、单请求成本不超过 0.01 美元；满足门槛后再讨论哪个方案更值得。

SCALE LAB 9.3.5写出一次“只改变一个变量”的实验

选择“上下文长度”或“模型规模”作为唯一变量，完成一张实验卡：假设、固定条件、运行命令、质量切片、最坏样例、延迟、成本和停止条件。最后用两句话说明为什么结果可以或不可以归因于这个变量。

必须列出固定的模型、数据、模板、解码、评估集和硬件；至少报告一个反例；如果同时改了两个变量，结论只能写成组合变化。

04 · INSTRUCTION TUNING

指令微调：把续写模型变成可协作的助手

指令微调不是把聊天记录全部喂给模型，而是用明确的输入—目标对建立监督信号。本节从数据格式、loss mask 到参数高效微调，搭出可回滚的后训练基础。

9.4.1 监督指令数据：从示例到格式

监督微调（SFT）的核心是构造样本 (prompt, completion)，让模型在给定提示后提高目标回答的概率。一个好样本不仅有“问题”和“答案”，还说明角色、约束、必要上下文和失败示例。答案应可观察、可评分，避免把“请表现得聪明”当作训练目标。

数据格式可以是 JSONL：每行一条记录，包含 messages 或明确的 instruction/input/output 字段。字段名不是重点，重点是模板稳定、特殊 Token 成对、空字段策略清楚。混用多套模板会让模型学到冲突的角色边界；若确实需要多任务，给每种格式加标签并在评估中分开统计。

质量比数量更重要。去重、事实核对、答案风格一致性、拒答样例和难例覆盖都会影响微调结果。对同一个问题的多个答案，先规定评分规则再选择；如果答案本身来自模型，要保留生成模型、人工编辑和审核状态，避免把未经检查的错误放大。

表 9.4A · 指令样本的字段契约

字段	示例	检查项	缺失时怎么办
system	你是严谨的 Python 助手	角色和安全边界	使用默认系统提示
user	解释交叉熵	问题完整、无答案泄漏	退回编辑
context	教材片段…	来源、长度、版本	允许为空或拒答
assistant	分三步说明…	事实、格式、语气	人工审核
metadata	task=explain	切片与版本	不能影响正文

图 9.6 · 一条 SFT 样本的监督边界本站自制示意

角色消息system/user

→

上下文可选资料

→

目标回复assistant

→

标签 mask只监督目标

→

更新参数降低 loss

输入提供条件，只有目标回复的 Token 参与主要损失。

PYTHON · instruction_record.py

import json

record = {
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是严谨的 Python 助手。"},
        {"role": "user", "content": "解释列表和元组的区别。"},
        {"role": "assistant", "content": "列表可变，元组不可变；两者都能按顺序保存多个值。"},
    ],
    "metadata": {
        "task": "explain",
        "source": "authoring-v1",
        "reviewed": True,
    },
}

line = json.dumps(record, ensure_ascii=False)
loaded = json.loads(line)
assert [m["role"] for m in loaded["messages"]] == ["system", "user", "assistant"]
print(line)

保留 metadata 很重要，因为训练器可能只读取 messages，但评估器需要按任务、难度和来源切片。数据预处理脚本应先验证角色顺序、非空文本、最大长度和禁止字段，再写出规范化 JSONL，并输出统计报告。任何被跳过的记录都要有原因和样本数。

指令数据还要包含“模型应该拒绝或请求澄清”的例子。没有负面边界，模型可能在资料不足、隐私请求或危险操作上仍然给出流畅答案。拒答也要有帮助性：说明限制、给出安全替代或请求必要信息，而不是一律返回一句空泛的“不可以”。

写样本时要避免把推理过程当成唯一答案。可以监督结论、关键依据、计算步骤和检查结果，但不必要求模型暴露不可验证的内部思维。对于需要计算的任务，让答案包含公式、输入和结果；对于需要引用的任务，让来源 ID 成为显式字段。可观察的中间产物比“看起来像思考”更容易评估。

把编辑流程也版本化

原始样本、编辑稿、审核结果和最终训练文件应有不同路径或版本号。一个答案被修改时，保留修改理由；一条样本被删除时，保留删除原因。这样模型效果变化可以追溯到数据编辑，而不是把训练随机性当成唯一解释。

SFT LAB 9.4.1审核十条指令样本

为每条样本标记角色顺序、事实性、格式、来源和安全状态；删除一条含答案泄漏的样本，说明为什么。

审核依据写成规则；保留原始与修订版本；至少包含一条澄清问题和一条安全拒答样本。

9.4.2 SFT 损失、mask 与多轮对话

训练多轮对话时，模型输入通常是完整的角色序列，标签是同一序列向右移动一位。对于 system 和 user 部分，常把 label 设为忽略值；对于 assistant 内容，保留真实 Token。这样模型学习在给定对话条件下生成回复，而不是把用户问题当作需要复述的答案。

有两个容易混淆的边界：attention mask 决定某个位置能看到哪些输入，loss mask 决定哪个位置产生梯度。padding 位置通常同时不可见或不计损失；assistant 之前的 Token 可以被模型看到，却不一定参与损失。调试时打印每个位置的 token、role、input mask 和 label，不能只看一个总 loss。

多轮样本要定义截断策略。优先保留系统规则和当前用户问题，历史对话可以按轮次裁剪；若截断发生在 assistant 回复中，应丢弃不完整目标或标记为特殊样本，避免训练模型生成半句话。拼接多个短样本以提高吞吐时，要用边界 Token 防止跨样本注意力和标签串联。

表 9.4B · 三种 mask 的区别

名称	控制对象	例子	错误表现
causal mask	注意力能看见的未来	位置 i 只能看 ≤i	训练偷看答案
padding mask	无效补齐位置	PAD 不参与注意力	短句污染长句
loss mask	哪些标签计损失	只监督 assistant	学会复述提示词

PYTHON · label_masking.py

IGNORE = -100

def build_labels(tokens, roles):
    labels = []
    for token, role in zip(tokens, roles):
        labels.append(token if role == "assistant" else IGNORE)
    return labels

tokens = [101, 11, 12, 201, 31, 32, 202]
roles = ["system", "user", "user", "assistant", "assistant", "assistant", "assistant"]
labels = build_labels(tokens, roles)
print("tokens:", tokens)
print("labels:", labels)
print("supervised positions:", sum(x != IGNORE for x in labels))

PyTorch 中的交叉熵通常接收形状 [B,V,T] 的 logits 和 [B,T] 的 labels；不同库可能要求先转置。先用一个两步序列让模型过拟合，确认 loss 能下降、忽略位置不计入，然后再开启混合精度、梯度累积和多 GPU。小数据过拟合是管道验收，不是最终泛化证明。

多轮对话还会遇到同一角色连续发言、工具消息、空 assistant 和引用标记。不要默认所有数据都符合理想格式；写一个 collator，把角色映射成整数、插入边界 Token、生成 mask，并输出一条可读的调试样本。任何模板升级都要重新跑这份探针。

标签移位时要明确方向：输入的第一个 Token 没有前文目标，最后一个输入位置通常对应序列结束或被丢弃。用一个很短的序列画出 input_ids、labels 和每个位置的可见范围，能发现 off-by-one。训练脚本中把 shift 写成独立函数，并给它写三个单元测试。

先过拟合，再谈泛化

如果一个只有几十个 Token 的样本都无法过拟合，原因通常是标签、mask、学习率、优化器或模型连接错误。不要用更大的数据掩盖问题。过拟合探针通过后，再用固定验证集观察泛化和格式，最后才加入真实规模的训练预算。

MASK LAB 9.4.2定位一个异常低 loss

假设训练 loss 突然接近 0，但回答质量没有提升。列出至少四个要检查的 mask/label 问题，并设计一条打印日志。

包括未来 Token 泄漏、labels 未右移、padding 未忽略、用户 Token 被错误监督；日志应包含 Token、role、label 和有效计数。

9.4.3 低秩与参数高效微调：能回滚的适配器

全量微调会更新底座的所有参数，资源和回滚成本都高。参数高效微调（PEFT）冻结底座，只训练一小组新增参数，例如 LoRA 的低秩矩阵 A 和 B，把更新近似写成 ΔW = B A。它减少可训练参数和存储，适合个人设备学习，但不保证任何任务都与全量微调相同。

LoRA 的 rank、插入层、学习率和 dropout 都是实验变量。rank 太小可能表达不了任务变化，太大则增加参数和过拟合风险；只改 attention 投影或同时改 FFN，会得到不同的适配范围。每次实验保存底座版本、适配器配置、数据 hash、随机种子和评估结果，避免出现“这个 adapter 到底基于哪个 checkpoint”的谜题。

进阶实验：QLoRA 的四层合同

QLoRA 不是“把整个训练都改成 4-bit”。它通常把底座权重以 4-bit 形式加载，反向传播只更新 LoRA 适配器，并用 FP16 或 BF16 完成部分计算。实验要分别记录量化类型（常见 NF4）、是否双重量化、计算 dtype、LoRA target modules 与可训练参数量；加载成功只证明模型放得下，不证明质量、稳定性或速度已经合格。

配套实验默认先执行配置与偏好数据 dry-run，普通 CPU 环境不会自动下载大底座或启动训练。确认 Linux、NVIDIA 驱动、CUDA、PyTorch 与 bitsandbytes 兼容后，才运行 20 步小型 SFT 基线，再比较 DPO/ORPO。下载 QLoRA 与对齐 Notebook；实现依据可对照 TRL + PEFT 官方集成和 QLoRA 论文。

适配器可以单独加载、组合或合并回权重。合并前先验证输出与未合并加载一致，合并后保留原始底座和 adapter；不要覆盖唯一的可用模型。上线时用 manifest 指定模型、Tokenizer、模板和 adapter，并在发现回归时切回旧 manifest，而不是临时修改生产文件。

图 9.7 · PEFT 的可回滚路径本站自制示意

冻结底座base checkpoint

→

训练 AdapterLoRA/Prefix

→

离线评估质量/安全

→

灰度加载小流量

→

回滚旧 manifest

底座保持稳定，任务变化集中在小适配器，评估通过才考虑合并。

表 9.4C · LoRA 实验记录

变量	示例	要固定什么	观察指标
rank	4/8/16	底座、数据、seed	质量与显存
target modules	q/k/v/o	层名映射	任务切片
learning rate	1e-4	批次和步数	收敛稳定
adapter dropout	0.05	训练时长	过拟合
merge	yes/no	评估脚本	输出一致性

PYTHON · adapter_manifest.py

from dataclasses import asdict, dataclass
import json

@dataclass
class AdapterManifest:
    base_model: str
    tokenizer_version: str
    adapter_path: str
    rank: int
    data_hash: str
    seed: int

manifest = AdapterManifest(
    base_model="base-checkpoint-v1",
    tokenizer_version="tokenizer-v3",
    adapter_path="adapters/python-helper",
    rank=8,
    data_hash="sha256:demo",
    seed=7,
)
text = json.dumps(asdict(manifest), ensure_ascii=False, indent=2)
print(text)

代码中的 manifest 看似简单，却是可复现和可回滚的核心。真实项目还应加入训练步数、学习率、目标模块、许可证和评估摘要。加载器先检查底座和 Tokenizer 是否匹配，再挂载 adapter；如果 hash 或版本不一致，宁可阻止启动也不要静默运行。

PEFT 不是“免费提升”。适配器仍会继承底座的数据偏差和安全问题，任务数据太少时可能记忆训练样本。评估要同时跑底座、adapter、旧 adapter 和安全回归集；若只展示新任务分数，可能掩盖通用能力下降。

个人学习时可以先做“冻结底座 + 一个线性分类头”的练习，再理解 LoRA 的低秩更新；这能把可训练参数、梯度和保存路径的概念分开。无论采用哪种方法，都先保存一份未微调的基线输出，作为回滚和比较的依据。

适配器的版本纪律

命名中同时放入底座、数据和实验号，例如 base-v1__qa-v3__lora-r8__run-004。把可读别名指向具体 manifest，而不是让代码猜最新目录。发现问题时，先切回 manifest，再分析差异；不要边服务边覆盖权重。

PEFT LAB 9.4.3设计一次可回滚微调

写出 adapter manifest 的字段、灰度比例、回滚触发条件和至少三条回归用例。

回滚指向可加载的旧版本；评估包含格式、事实性和安全；底座与 tokenizer 版本被锁定。

本节深挖：微调是在改变什么

预训练让模型学会一般的语言分布，SFT 则把“输入后应该出现什么”写得更明确。它不会自动注入新的可靠知识；如果指令数据只有风格示例，模型主要学到格式和语气。若要补充领域事实，先确认数据来源和评估，再决定是继续预训练、检索还是微调。

一条样本的监督边界决定梯度流向。把 system、user、context 全部计入 loss，模型可能学会复述规则和资料；只监督 assistant，则更接近“条件到回答”的任务，但要确保模型仍能看到完整输入。不同任务可以使用不同 loss mask，报告中写清楚每类 Token 的权重。

多轮对话的角色顺序要稳定。system 通常在开头，user 和 assistant 交替，工具消息有明确的 name 和结果边界；空消息、连续同角色和截断半轮都要有处理规则。训练模板与推理模板一旦不一致，模型可能生成角色标记、把工具结果当指令或提前停止。

数据平衡影响模型行为。若 90% 样本都是简短解释，模型在长文档、代码和拒答上没有足够梯度；若所有答案都很长，模型可能产生不必要的废话。按任务、长度、语言、难度和风险统计 Token 分布，必要时使用采样权重，但不要把少数类简单复制到造成记忆。

低 loss 也可能来自答案泄漏。模板把 assistant 答案拼进输入、评估数据混入训练、或 labels 指向错误位置，都会让训练数字异常漂亮。建立三种探针：单样本过拟合、随机标签不能过拟合、打乱角色后 loss 明显变化。三者同时通过，才说明管道基本可信。

适配器的组合需要明确优先级。多个 adapter 同时加载可能产生冲突，合并后也可能改变数值精度；不要在没有回归的情况下把它们叠加到生产。用 manifest 描述一个确定的组合，运行前验证底座、词表和模板版本。

微调后的安全行为不能靠“底座本来很安全”推断。领域数据可能包含敏感文本或危险指令，模型会学到新的表达模式。把安全回归集放在训练之外，包含正常允许、需要澄清和必须拒答三类样本；出现关键失败时停止发布。

学习项目可先使用小模型和少量数据，把时间放在可观察性上：打印 Token、role、label、mask、有效计数和梯度范数。确定每个字段的职责后，再引入混合精度、梯度累积、分布式训练和数据并行。复杂优化不能替代正确的样本协议。

最终交付要保存训练前后的差异，而不仅是新权重。固定一组 prompts，记录输出长度、格式、引用、拒答和资源；对差异最大的样本人工复核。这样才能知道微调是补足任务能力，还是无意中改变了通用行为。

表 9.4D · SFT/PEFT 排错顺序

现象	优先检查	最小探针	不要先做
loss 不下降	labels、学习率、数据为空	单样本过拟合	立刻增大模型
loss 接近 0	未来泄漏、答案在输入	角色和 mask 打印	直接相信效果
回答复述提示	user Token 被监督	loss mask 计数	盲目换模板
生成角色标记	训练/推理模板不一致	encode/decode 回环	只加 stop
adapter 无提升	target modules、rank、数据	参数和梯度统计	无限调高学习率
新任务变好但通用退化	数据配比、步数	底座/adapter 对照集	只展示新任务
格式偶发失败	截断、EOS、解析器	固定输出回归	让模型自由修复

PYTHON · sft_shape_probe.py

batch = {
    "input_ids": [[101, 11, 201, 31, 202]],
    "labels":    [[-100, -100,  31, 32, 202]],
    "attention_mask": [[1, 1, 1, 1, 1]],
}
assert len(batch["input_ids"][0]) == len(batch["labels"][0])
assert sum(x != -100 for x in batch["labels"][0]) == 3
print("sequence length:", len(batch["input_ids"][0]))
print("supervised tokens:", sum(x != -100 for x in batch["labels"][0]))

这个 shape probe 不需要加载模型，却能在训练前阻止最常见的长度和 mask 错误。把它接到数据 collator 的单元测试中，模板升级时自动运行。

TUNING REVIEW LAB 9.4.4画一条从样本到梯度的路径

选一条多轮样本，标出每个 Token 的角色、是否可见、是否计损失，以及它如何影响一个线性层的更新。

输入和标签长度一致；causal/padding/loss mask 职责分开；只有目标回复位置产生主要监督；路径中保留版本和统计证据。

自测与排错：指令微调的梯度边界

先把一条多轮对话拆成 Token、角色和特殊标记三列。不要直接看漂亮的文本模板；训练器最终接收的是整数和 mask。确认每个角色的边界后，再决定哪些位置是条件、哪些位置是监督目标。

用三组样本做标签测试：正常 assistant 回复、没有 assistant 的输入、assistant 被截断的输入。前者应产生有效 loss，后两者应按规则跳过或进入人工复核。空答案样本如果被当作正常监督，会让平均 loss 和有效计数失真。

把模板版本写进每一条训练记录和每一次推理 manifest。特殊 Token、角色名和 stop 序列只要改动一个，旧的 loss 与新的生成就不再完全可比。模板升级先在小数据上跑 encode/decode 回环，再跑固定回归。

过拟合探针要有反例。把一部分 labels 随机打乱，模型不应同样快速得到很低的 loss；把 future Token 提前放入输入，损失会异常下降，说明测试能抓住泄漏。正例和反例一起跑，才能证明探针有区分力。

微调后的能力变化要用固定 prompt 对照。记录底座、adapter、合并权重三种结果，比较格式、事实、拒答、长度和工具调用。若只展示新任务样例，通用能力退化会被隐藏。

训练日志要能回答“哪一步开始坏”。记录每步 loss、学习率、有效 Token、梯度范数、显存和验证样例；异常时保存 batch 和配置。只保存一条最终 loss 曲线，无法区分数据、优化器和数值问题。

表 9.4E · 微调上线前检查

检查项	最小证据	通过信号	阻塞信号
数据格式	十条可读样本	角色顺序稳定	空/错角色
标签移位	手工对照表	目标逐列对应	未来泄漏
loss mask	有效计数	只监督目标	复述提示
单样本过拟合	短日志	loss 下降	无法学习
随机标签反例	对照日志	不会同样收敛	数据泄漏
adapter manifest	配置+hash	可加载/可回滚	版本不明
通用回归	固定 prompt diff	无关键退化	只展示新任务
安全回归	允许/拒答集	政策通过	越权或过度拒答

课后复习与易错：微调的责任边界

易错一：以为多收集指令就一定更强。没有清晰任务契约、事实审核和格式规范，更多样本只会放大噪声。先提升样本质量和覆盖，再考虑数量。

易错二：把所有消息都设为监督目标。模型可能学会复述用户和系统提示，而不是生成高质量回答。打印每个 Token 的 role 与 label，确认 loss mask。

易错三：把 attention mask 当 loss mask。一个控制可见性，一个控制梯度；padding、user、assistant 和工具消息的处理要分开写测试。

易错四：截断半条 assistant 回复。模型会学习生成不完整答案；截断策略优先保留完整目标，必要时跳过样本并记录原因。

易错五：训练和推理模板不同。特殊 Token、角色名和 stop 序列改变后，旧 checkpoint 不能直接用新模板，必须重新跑回环和回归。

易错六：只保存 adapter 文件。没有底座、Tokenizer、数据 hash、rank 和学习率，adapter 不能安全加载或比较；manifest 是最小交付物。

易错七：把小数据高分当泛化。单样本过拟合只证明管道能学习，必须有未见领域、长文本、拒答和格式回归。

易错八：微调后跳过安全评估。领域数据可能带来新的敏感模式和越权表达，底座的安全表现不能代替回归集。

表 9.4F · 微调口试题

问题	回答应包含	最小证据
SFT 在优化什么？	条件下提高目标回复概率	样本和 loss
为什么需要 mask？	区分可见与监督	Token 对照表
如何验收 collator？	长度、角色、移位	单元测试
LoRA 改了什么？	冻结底座、低秩更新	参数统计
如何回滚 adapter？	旧 manifest 与 hash	重放日志
如何判断过拟合？	train/val 和新切片	回归报告

章节任务卡：从一条样本追踪到 adapter

把多轮消息打印成一张表，列出位置、角色、Token、attention mask 和 loss mask。检查 system/user/assistant 的边界、特殊 Token 和目标移位；任何看不懂的列都不应直接进入训练。

准备一条正常样本、一条空回答样本和一条截断样本。定义哪些样本跳过、哪些进入人工复核，并记录有效 Token 数。不要让异常样本悄悄贡献 loss，平均值会因此失真。

先用很小的 batch 做单样本过拟合，再用随机 labels 做反例。正常样本能下降、随机标签不能同样下降，才说明数据和梯度路径基本正确。之后再加入梯度累积、混合精度和更大的数据。

模板升级前后保存 encode/decode、输入长度、角色顺序和 stop 标记。训练和推理必须引用同一版本；如果要兼容旧数据，写迁移脚本而不是在运行时猜测。

微调完成后对底座、adapter、合并权重跑同一批 prompt。保存差异最大的样本、拒答变化、格式失败和工具调用率。发布前保留旧 manifest 并实际回滚一次。

表 9.4G · 微调任务验收

任务	证据	合格标准
角色解析	Token/role 表	顺序和边界稳定
标签移位	input/label 对照	目标逐列对应
mask	有效计数	只监督目标
过拟合探针	正例/反例 loss	能区分泄漏
模板回环	encode/decode	特殊 Token 一致
adapter	manifest/hash	可加载、可回滚

本章练习：提交一份指令微调实验报告

先展示十条最终训练样本和十条被拒样本。对每条写角色顺序、来源、审核状态、Token 数和是否计损失；被拒样本说明空字段、答案泄漏、隐私或格式问题。

用一个小 batch 做标签和 mask 探针，附上 Token、role、input mask、loss mask 和 labels 的表格。证明 system/user 可以作为条件，assistant 才是主要监督目标，并说明 padding 和截断如何处理。

运行单样本过拟合和随机标签反例，记录 loss、有效 Token、梯度和显存。若正常样本不能过拟合或随机标签同样收敛，先修复数据/模型管道，不扩大训练预算。

把训练前后差异和回滚命令放进报告。微调不是只交一个小文件，而是交一套别人可以加载、评估和切回的版本资产。

表 9.4H · 微调实验报告结构

章节	必写内容	验收证据
样本审核	角色、来源、Token、拒绝原因	sample sheet
mask 探针	可见/监督边界	shape table
过拟合	正例与随机反例	loss log
PEFT	配置、hash、参数量	manifest
回归回滚	固定输出与旧版命令	diff/rollback

05 · PREFERENCE AND SAFETY

偏好、对齐与安全：让目标不只剩一个分数

后训练会把“什么回答更好”变成可优化信号，但偏好数据、奖励模型和安全政策都可能把复杂目标压缩得过度。本节学习如何识别目标错配，并为高风险输出设计接管路径。

9.5.1 偏好数据与奖励模型

偏好数据通常把同一个提示配成两个或多个回答，再由标注者选择更好的一项。标注前要给出具体维度：事实性、相关性、完整性、语气、格式和安全，而不是只问“你喜欢哪个”。保留提示、候选、选择、理由、标注者版本和冲突状态，才能分析数据是否一致。

奖励模型尝试把偏好映射成一个分数，但分数只是标注规则的近似。过短、过度拒答、堆砌免责声明或使用讨好语气，都可能获得高分而不真正解决问题。训练和评估要加入“奖励黑客”探针：改变长度、语气和格式而不改变事实，观察分数是否被表面特征牵着走。

标注者之间的分歧很有价值。若问题本身含糊、证据不足或存在合理多解，强行投票会制造伪标签。可以记录多数比例、置信度和需要专家复核的样本，并把争议切片单独评估。对医疗、金融、法律等领域，通用偏好不能代替领域审查。

表 9.5A · 偏好样本的审计字段

字段	作用	风险信号	后续动作
prompt	统一比较条件	含糊/越权	重写或标记
chosen/rejected	候选回答	差异只在长度	加入反事实对
criteria	评分维度	标注者理解不一	培训与校准
rationale	选择理由	空泛或复制答案	抽样审核
agreement	一致程度	分歧过高	专家复核
policy_tag	安全分类	敏感类缺失	补充红队集

图 9.8 · 偏好信号的形成本站自制示意

任务提示同一输入

→

候选回答A/B

→

标注准则维度/政策

→

偏好标签chosen

→

奖励/策略优化

→

回看样本防止投机

人类判断经过数据和模型压缩，必须回到原始样本审计。

PYTHON · preference_record.py

import json

pair = {
    "prompt": "资料不足时应该怎样回答？",
    "chosen": "说明缺少资料，并请求用户提供来源。",
    "rejected": "直接编造一个听起来完整的答案。",
    "criteria": ["groundedness", "helpfulness"],
    "annotator": "review-v2",
    "agreement": 0.92,
}
assert pair["chosen"] != pair["rejected"]
assert 0 <= pair["agreement"] <= 1
print(json.dumps(pair, ensure_ascii=False))

建立标注指南时，要给出正例、反例、边界例和 tie 规则。两个回答都不合格时可以标记“都不选”，不要被迫制造偏好；两个回答都合格时记录差异维度。这样偏好优化学习到的是可解释的排序，而不是标注者当天的情绪。

奖励模型评估应在训练外的提示集上进行，并按长度、主题、风险和语言切片。除了相关性和事实性，还要检查奖励与人工理由是否一致；如果分数只随回答长度上升，说明奖励函数存在可利用的捷径。保存原始分数和归一化方式，避免后续只看到一个平均奖励。

偏好数据的覆盖范围也要写清楚。只收集“正常问答”会让模型在拒答、澄清、工具错误和不确定性上没有可学习信号；只收集危险请求又可能让模型过度保守。把任务分布、风险分布和标注预算列成表，再决定哪些样本需要专家，哪些可以由普通标注者处理。

不要把“人类偏好”当作单一真理

不同用户、领域和场景对简洁、详细、谨慎、创造性的偏好不同。对齐目标应声明服务对象和边界；如果要支持多个风格，可以把风格作为显式配置，而不是让奖励模型隐式猜测。涉及事实和安全的硬约束优先于个人口味。

PREFERENCE LAB 9.5.1找出奖励捷径

为同一问题写三个回答：短而准确、长而含糊、礼貌但不回答。设计标注维度并预测一个只看长度的奖励模型会怎样被骗。

指出长度、礼貌和解决问题是不同维度；提出至少一项对抗样本或长度控制。

9.5.2 RLHF、DPO 与目标错配

RLHF 常见流程包括监督微调、训练奖励模型，再用强化学习优化策略。直觉上，它让模型偏向高奖励回答；工程上却增加了训练稳定性、奖励漂移和策略约束的复杂度。DPO 等直接偏好优化方法把 chosen/rejected 对和参考策略结合起来，省去显式在线强化学习，但仍依赖偏好数据质量和参考模型。

不要把算法名当作质量保证。偏好标签如果事实错误，RLHF 或 DPO 都可能更坚定地放大错误；安全政策如果只覆盖明显攻击，模型会在边界请求上表现不稳定。对比方法时固定底座、数据切片、训练预算和解码参数，并报告平均分、分歧样本和资源成本。

目标错配常见于“可测”与“真正想要”不一致。若只优化用户点赞，模型可能变得讨好；只优化拒答率，模型会过度拒绝；只优化格式，内容可能空洞。把硬约束、软偏好和人工接管分别建模，并在评估报告中明确哪个指标是门槛、哪个只是参考。

表 9.5B · 后训练方法的边界

方法	主要信号	优点	需要警惕
SFT	示范答案	稳定、易调试	复制示范偏差
RLHF	奖励模型+策略优化	可表达复杂偏好	奖励黑客、训练复杂
DPO	偏好对+参考策略	流程相对直接	偏好标签和温度敏感
规则/拒答	硬约束与分类器	高风险可控	误报、体验下降
人工接管	专家判断	处理未知风险	延迟、成本

进阶实验：DPO、ORPO 与 GRPO 不能混讲

DPO 使用 prompt/chosen/rejected 偏好对，并相对参考策略比较偏好边际；ORPO 把监督学习与 odds-ratio 偏好目标放在同一训练阶段；GRPO 则对同一提示采样一组回答，用组内相对奖励更新策略。前两类实验首先检查成对数据，GRPO 首先检查奖励函数能否识别正确答案、格式和投机行为。没有可测试的真实奖励时，配套脚本会拒绝启动 GRPO，而不是用常数奖励演示“训练成功”。

运行前先看 DPOTrainer、ORPOTrainer 与 GRPOTrainer 的当前接口，再用锁定环境和固定评估集比较；算法名称不是质量保证。

PYTHON · toy_dpo_loss.py

import math

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + math.exp(-x))

def dpo_pair_loss(policy_chosen, policy_rejected,
                  ref_chosen, ref_rejected, beta=0.1):
    policy_gap = policy_chosen - policy_rejected
    ref_gap = ref_chosen - ref_rejected
    preference_logit = beta * (policy_gap - ref_gap)
    return -math.log(sigmoid(preference_logit))

loss = dpo_pair_loss(
    policy_chosen=-12.4,
    policy_rejected=-13.1,
    ref_chosen=-12.8,
    ref_rejected=-13.0,
)
print("toy loss:", round(loss, 4))

这段代码只展示相对 log-probability 的关系，不是完整训练器。真实实现要按序列和 loss mask 汇总 Token log-probability，注意 padding、长度归一化、参考模型冻结和数值稳定。用玩具公式验证符号方向，可以避免把 chosen/rejected 写反后训练数小时才发现。

训练后要做“能力—安全”双向回归：正常问题是否仍能回答，敏感问题是否按政策处理，拒答是否给出安全替代，格式是否仍可解析。把旧版本和新版本在同一提示集上的差异保存为 diff；只报新版本高分而不报退化，是不完整的对齐报告。

偏好优化还可能改变回答长度、语气和拒答位置，导致下游解析器失效。把输出分布、长度、stop 命中和工具调用率作为回归指标；出现变化时，先判断是目标设计还是模板/解码变化。对关键任务，保留人工审查样本作为不可被自动指标替代的护栏。

一个实用的目标分层

第一层是不可违反的安全与权限约束；第二层是事实、格式和任务完成度；第三层才是风格、简洁或个性化。训练和评估都按这个顺序处理，避免为了提高风格分数而牺牲事实或安全。

ALIGN LAB 9.5.2写一份目标错配清单

选择“用户满意度、拒答率、事实性”三个指标，说明各自可能被怎样投机，并为每个指标添加一个反事实测试。

每个指标都写出可利用捷径；反事实只改变表面属性；至少有一个人工审核门槛。

9.5.3 安全政策、拒答与人工接管

安全不是给提示词加一句“请负责”就完成。先定义风险类别、允许范围、禁止范围和升级路径，再把政策变成训练样本、分类器规则、工具权限和评估用例。政策要能回答：谁判断风险？在哪一步判断？误报怎么办？高风险输出是否必须人工确认？

拒答应当具体、简短并尽可能提供安全替代。例如无法提供个人隐私时，可以说明原因并建议通过官方渠道查询；无法执行高风险操作时，可以给出教育性背景或检查清单。过度解释内部安全规则可能泄露攻击面，因此面向用户的说明与内部日志要分开。

提示注入、越权指令和数据污染会从上下文或工具返回内容进入模型。把外部文本标记为不可信数据，系统提示和工具策略放在清晰边界；但边界只是降低风险，不能替代权限控制。真正的执行动作必须由应用代码验证参数、身份、范围和审批状态。

表 9.5C · 安全响应的四层防线

层级	职责	失败时	证据
输入分类	识别敏感请求	降级/拒答	分类结果
提示与模板	说明规则和角色	不依赖模型自觉	版本号
输出校验	格式、事实、危险字段	阻止发送	校验日志
权限与人工	决定能否执行	审批/回滚	审计记录

PYTHON · safety_gate.py

DANGEROUS = {"delete_data", "send_money", "share_secret"}

def safety_gate(action, user, approved=False):
    if action["name"] in DANGEROUS and not approved:
        return {"status": "needs_human", "reason": "高风险动作需审批"}
    if action.get("user_id") != user["id"]:
        return {"status": "denied", "reason": "身份不匹配"}
    return {"status": "allowed"}

print(safety_gate(
    {"name": "send_money", "user_id": "u1"},
    {"id": "u1"},
))

安全门函数只是一道示例，生产系统还需服务端鉴权、速率限制、密钥隔离、审计和回滚。不要让模型输出一段 shell 或 SQL 就直接交给执行器；先将其解析为有限动作，再用 allowlist 和参数校验决定是否允许。第 7 节会把这种“模型提出，程序执行”的边界写得更完整。

红队测试要覆盖正常、边界、对抗和组合场景。记录输入、模型版本、模板、解码参数、输出、策略命中和人工裁决；修复后重放旧用例。安全评估不是一次性认证，模型、工具、数据和政策任何一个变化都应触发回归。

人工接管界面应显示足够证据：用户请求、模型草稿、引用、工具参数、风险原因和预计影响。审核者可以批准、修改、拒绝或转交专家，操作结果写入事件日志。把“人类在回路中”落实成具体按钮和状态，而不是在设计文档里写一句口号。

过度拒答也是风险

如果模型遇到任何不确定都拒答，用户可能转向没有护栏的工具。安全政策应区分禁止、允许但需确认、允许并附提醒和正常回答；评估同时测危险请求拒答率与正常请求误拒率。好的拒答会把用户引导到可行的安全路径。

SAFETY LAB 9.5.3画出一次人工接管

设计一个涉及个人资料或资金的请求，标出输入分类、模型草稿、输出校验、人工审批、执行和回滚六个节点。

模型不能直接拥有执行权限；审批状态可审计；拒绝、超时和执行失败都有路径。

本节深挖：对齐是多目标治理

“对齐”不是让模型永远顺从，而是让它在服务目标、事实、安全、权限和用户体验之间遵守明确的优先级。先写政策，再决定数据和算法；如果政策只有“有帮助、无害、诚实”三个抽象词，标注者和工程师会在边界样本上做出不同判断。

偏好标注应把问题难度与证据条件写进样本。一个回答在没有资料时说“不知道”，在开放式创作时可能显得不够积极；同一行为在不同任务上的评价不同。让标注者看到任务契约、可用资料和风险等级，才能得到有上下文的偏好，而不是脱离场景的投票。

候选回答的差异要可解释。若 chosen 只比 rejected 长两倍，奖励模型可能学会偏爱长度；若一个回答包含更多免责声明，模型可能把免责声明当作安全捷径。构造反事实对：保持事实和长度相近，只改变语气、格式或风险处理，检查偏好是否仍符合政策。

奖励模型的分数需要校准和切片。平均奖励提高可能来自容易样本增加，或来自某一语言/主题的偏置。按长度、语言、风险、任务和标注者分层，观察分数分布和人审一致性；当自动分数与人工理由冲突时，优先回到原始样本。

把目标分成硬约束、软偏好和运营指标。硬约束包括越权、危险动作和个人隐私；软偏好包括简洁、语气和结构；运营指标包括延迟、成本和人工接管率。硬约束不通过时，软偏好再高也不能发布。

拒答质量有两个维度：该拒答时是否拒答，不该拒答时是否误拒。安全数据只包含攻击样例，会让模型把正常教育问题也挡住。设计允许、需澄清、需人工和禁止四个等级，并为每级写出用户可见的响应模式。

人工接管的成本要纳入设计。高风险任务可以先生成草稿，由审核者确认参数和证据；低风险任务则自动通过并抽样审计。界面要让审核者一眼看到影响范围、来源和回滚选项，不能让人盲点“批准”。

红队测试不能只追求找到最惊人的越狱。更有价值的是稳定重放：输入、版本、模板、解码、工具和输出都保存，修复后验证旧攻击仍被阻止，同时正常任务没有被误伤。把红队集纳入回归，政策才会持续生效。

对齐报告应诚实写出未知。哪些领域没有专家标注？哪些语言样本太少？哪些工具动作没有真实演练？哪些拒答是模型自报而非程序阻止？把空白列出来，用户才能合理理解系统的边界。

表 9.5D · 对齐实验的目标分层

层级	示例目标	测试方式	失败动作
硬安全	不泄露秘密、不越权	红队+权限测试	阻止、告警
事实与依据	声明有资料支持	逐条核验	拒答/人工
任务完成	正确字段和步骤	任务指标	重试/澄清
格式	可解析 JSON	Schema 校验	有限修复
风格	简洁、友好、专业	人工 rubric	作为软目标
运营	延迟、成本、接管率	压测和日志	降级/限流
公平	不同切片无关键差异	分层统计	补数据/专家审
透明	说明限制和来源	用户回放	更新提示/文档

PYTHON · safety_regression.py

cases = [
    {"id": "normal-1", "expected": "answer", "risk": "low"},
    {"id": "uncertain-1", "expected": "clarify", "risk": "medium"},
    {"id": "danger-1", "expected": "refuse", "risk": "high"},
]

def check(result, case):
    if case["expected"] == "refuse":
        return result["status"] == "refused"
    if case["expected"] == "clarify":
        return result["status"] in {"clarify", "human"}
    return result["status"] == "answered"

results = [
    {"status": "answered"},
    {"status": "clarify"},
    {"status": "refused"},
]
print([check(result, case) for result, case in zip(results, cases)])

回归脚本把政策期待转成机器可读结果，但仍要抽样人工查看拒答是否有帮助、回答是否被误判和升级是否真正发生。把 expected、actual、policy_version 和 reviewer_note 一起保存，未来才能分析政策变化。

ALIGN REVIEW LAB 9.5.4做一次政策校准

找三条标注者分歧最大的请求，分别写出允许、澄清、人工和禁止的判定理由，并修改标注指南中的一条规则。

理由必须引用任务、证据和风险；规则修改后重标一小批样本，检查一致性是否提高而不是只让拒答变多。

自测与排错：对齐目标的反事实检查

先把“好回答”拆成事实、相关、完整、格式、安全和语气六个维度。两个回答只在长度上不同，却被偏好数据稳定选中，说明标注规则没有控制表面变量。用反事实对保持事实相同、只改变长度或礼貌，检查标签是否合理。

标注指南要给出边界例和 tie 规则。一个资料不足的问题，回答“不知道并请求来源”可能比编造完整段落更好；一个创意写作问题，过度拒答又可能是不合格。把任务契约放在标注表旁边，减少脱离场景的投票。

奖励模型的训练集、验证集和红队集要分开。奖励分数高但人工判断差的样本是最有价值的诊断，保存它们的长度、主题、语言、理由和模型版本。不要把这些样本简单删除，否则下一次仍会重复奖励捷径。

拒答要可用。说明不能做什么、为什么、可以提供的安全替代和需要的资料；不要透露内部检测规则和敏感关键词。对需要人工的情况，给出预计等待和接管入口，避免用户在系统里反复试探。

红队样本要包含组合攻击：不可信网页、角色混淆、工具返回指令、长文本尾部注入和多轮上下文污染。修复后重放旧样本，并加入相邻变体；只修一个字符串可能无法覆盖真正的边界。

人工审核者也需要工具。界面显示原请求、证据、模型草稿、风险类别、工具参数和预期影响；允许批准、修改、拒绝、转专家和撤销。审核动作写入事件，未来可以分析误报、漏报和响应时间。

对齐后的模型要做“正常任务回归”。过度安全可能降低帮助性，过度服从可能增加越权；使用同一批正常、边界和高风险样本比较版本差异。把回归结果和政策版本一起发布。

表 9.5E · 对齐回归切片

切片	期望行为	核心指标	人工问题
正常问答	准确、相关、可读	任务分数	是否真正解决问题？
资料不足	说明未知、请求证据	澄清准确率	是否避免编造？
敏感请求	拒答并给替代	拒答/过拒率	理由是否合适？
工具越权	阻止并审计	关键失败数	模型能否绕过？
长文本注入	把外部文本当数据	注入成功率	规则是否被覆盖？
多语言	政策一致	切片差异	是否有语言盲点？
风格变化	事实不随礼貌变	反事实一致	是否奖励表面？
人工接管	高风险暂停	升级成功率	审核者证据够吗？

课后复习与易错：对齐的优先级

易错一：把人类偏好当成单一真理。不同任务和用户对详细、简洁、谨慎的偏好不同，事实和安全等硬约束要优先于风格。

易错二：只收集胜负，不收集理由。没有标注准则、置信度和分歧信息，奖励模型无法知道回答好在哪里，错误偏好也难以修复。

易错三：奖励模型偏爱长度。用长度匹配、语气变化和免责声明反事实测试，检查分数是否被表面特征操纵。

易错四：用总体拒答率代表安全。正确拒答、过度拒答和越权执行要分别统计，正常任务回归不能缺席。

易错六：安全只写在系统提示里。真正的权限、工具 allowlist、输出校验和人工审批必须由程序执行，模型自报不能授予权限。

易错七：红队只测极端攻击。组合注入、长文本、工具返回和多轮污染更接近真实边界，修复后要重放旧样本。

易错八：拒答没有替代路径。说明限制、给出安全信息或请求资料，能降低用户反复试探和转向无护栏工具的风险。

表 9.5F · 对齐口试题

问题	回答应包含	最小证据
偏好数据如何设计？	维度、边界、理由、分歧	标注指南
奖励黑客是什么？	指标捷径与反事实	对抗样本
硬约束和软偏好？	安全/事实优先	发布门槛
如何测过度拒答？	允许/澄清/禁止切片	混淆矩阵
模型能否执行工具？	只能提议、程序授权	权限日志
人工接管看什么？	证据、参数、影响、回滚	审核事件

章节任务卡：把偏好变成可解释政策

先把一个任务的好回答拆成事实、相关、完整、格式、安全和语气六项。给候选答案逐项打分，记录理由和不确定处，再决定 chosen/rejected。这样偏好标签与任务契约相连，不会只反映长度或礼貌。

制作反事实对：事实内容相同，只改变回答长度；风险相同，只改变语气；任务相同，只增加免责声明。若奖励或人类偏好稳定追逐表面属性，就说明标注指南和奖励模型需要修正。

对拒答建立四级样本：允许直接回答、需要澄清、需要人工和禁止。统计正确拒答与误拒，给每一级写用户可见的替代路径。安全评估不能只报告一个“拒答率”。

红队测试要可重放。保存输入、版本、策略命中、工具参数、输出和人工裁决；修复后重跑旧集合，确认没有从越权变成过度拒答。高风险动作由程序权限拦截，模型自报不能替代。

人工接管要有清晰界面和成本预算。审核者看到证据、草稿、风险、影响和回滚；操作记录进入事件日志。未知风险时停止并升级，是系统能力而不是模型失败。

表 9.5G · 对齐任务验收

任务	证据	合格标准
标注指南	正/反/边界例	理由可解释
反事实对	长度/语气对照	不奖励表面
拒答分级	四级混淆矩阵	误拒可见
算法比较	同集 diff	变量固定
红队回放	输入/策略/输出	修复可验证
人工接管	审批/回滚事件	高风险暂停

本章练习：提交一份对齐审查报告

先写服务对象和政策优先级，再准备正常、澄清、人工和禁止四类样本。每条样本有预期行为、标注理由、风险标签和是否需要专家；不要用一条总拒答率概括政策。

对 chosen/rejected 做长度、语气、免责声明和格式的反事实比较。若奖励或偏好随着表面属性变化，记录这个漏洞，并提出新的标注规则或对抗样本。

分别运行 SFT、偏好优化或规则更新后的版本，固定底座、数据、解码和预算。比较任务质量、事实性、格式、拒答、越权、延迟和成本，写出硬门槛与软目标。

做一次组合红队：不可信资料、角色混淆、工具返回注入、长文本尾部攻击和审批超时。保存策略命中、模型草稿、程序阻止和人工裁决，修复后重放。

报告最后给审核者一张接管卡：看到什么证据、确认哪些参数、如何拒绝或修改、失败如何回滚。把人工动作视为系统设计，不是临时补丁。

表 9.5H · 对齐审查报告结构

章节	必写内容	验收证据
政策	对象、优先级、响应等级	policy v
偏好	维度、理由、分歧	label audit
反事实	长度/语气/格式对照	reward diff
红队	注入、越权、组合攻击	replay log
接管	审批、拒绝、回滚	human event

本节任务：把“更听话”拆成可检查的行为

对齐不是让模型在任何情况下都说“好的”，而是让它在目标、规则和不确定性之间做出可接受的选择。先把行为写成可观察的合同：该回答时回答，该澄清时提问，该拒绝时说明边界，需要工具时提出结构化动作，缺少证据时承认不足。合同越具体，偏好数据和评估越不容易被“语气很好”带偏。

偏好标注要尽量让候选答案只在一个关键维度上不同。例如两个回答都正确，一个有来源、一个没有；或一个泄露隐私、一个保护隐私。若一个回答同时更长、更有礼貌、信息也更多，标注者很难知道自己究竟在奖励什么。为每个样本保存 prompt、候选、选择、理由、标准版本和标注者一致性。

奖励模型或偏好损失会把人的判断压缩成信号，压缩必然有盲点。模型可能学会套用拒答模板、重复免责声明或迎合评审，而没有真正提升事实性。评估时加入反模板样本：换一种表达、去掉礼貌词、要求给出反例，检查行为是否仍然满足规则。对齐目标需要持续红队，不是一轮训练后的永久属性。

安全规则应区分“拒答内容”和“拒答方式”。高风险动作要阻止执行并记录原因；低风险但不完整的问题可以澄清；资料不足的事实问题可以说明缺口并请求来源。拒答不应泄露内部策略、隐藏提示或敏感数据，也不应把所有正常请求都挡住。把风险等级和处理动作写入策略表，交给控制器执行。

人工接管是系统设计的一部分，不是模型失败后的临时补丁。接管条件可以包括高风险类别、证据支持率过低、工具副作用不可逆、模型连续重试、用户明确要求人工和置信信号冲突。接管事件要记录触发规则、上下文摘要、人工决定和最终结果，用来补充下一轮测试集，但要注意脱敏和最小化保存。

对齐实验要同时看收益和代价。拒答率上升可能减少危险回答，也可能让合法问题无法完成；更严格的格式可能提升可解析率，却增加用户摩擦；更长的安全说明可能提高透明度，却占用上下文预算。报告把安全成功、正常任务成功、误拒和延迟放在同一张表里，不能只选对自己有利的一个指标。

表 9.5H · 对齐行为的反事实测试

改变什么	保持什么	要观察的行为	失败信号
换同义表达	风险和目标	政策判断稳定	只识别关键词
去掉礼貌词	事实和任务	不因语气改变安全等级	粗鲁即拒答
加入无关文本	核心请求	忽略注入	规则被覆盖
改变候选长度	正确性	不单纯奖励长答	长度捷径
资料不足	问题形式	承认不确定	编造来源
要求人工	风险类别	正确接管	继续自动执行

PYTHON · policy_gate.py

POLICY = {
    "normal": "answer",
    "missing_evidence": "clarify",
    "high_risk": "handoff",
    "irreversible_tool": "approval",
}

def decide(result):
    risk = result.get("risk", "normal")
    evidence = result.get("evidence_support", 1.0)
    if evidence < 0.5 and risk == "normal":
        return "clarify"
    return POLICY.get(risk, "handoff")

cases = [
    {"risk": "normal", "evidence_support": 0.92},
    {"risk": "missing_evidence", "evidence_support": 0.2},
    {"risk": "high_risk", "evidence_support": 0.9},
]
for case in cases:
    print(case, "=>", decide(case))

策略函数的重点是让动作先于文案。模型可以提出候选回答，但最终是否回答、澄清、审批或接管，应由可测试的规则和权限层决定。把规则版本写入事件日志，遇到争议时才能解释系统为什么做了这个决定。

ALIGNMENT LAB 9.5.4建立一张“行为—证据—动作”矩阵

为正常问答、资料不足、高风险请求、不可逆工具和用户要求人工五类输入，分别写允许行为、阻止条件、日志字段和人工动作；再为每类补一个同义改写和一个提示注入样本。

矩阵必须区分误拒和漏放；动作由策略门控决定，不由模型自由解释；每个失败样本都有可重放输入和规则版本。

06 · DECODING AND PROMPTS

推理与生成控制：同一个模型为何会说出不同答案

训练得到的是概率分布，推理要把分布变成一串 Token。解码参数、停止条件、上下文预算和提示结构共同决定输出，任何一次线上结果都应能追溯到这些条件。

9.6.1 解码：贪心、采样、温度与 Top-p

贪心解码每一步都选择概率最高的 Token，结果可重复、速度快，却容易陷入重复或局部最优。随机采样按分布抽取 Token，能够产生多样表达，但可能跑偏。温度 T 通过 logits/T 改变分布尖锐度：温度低更保守，温度高更分散；它不是“创造力旋钮”，而是概率重标定。

Top-k 只在概率最高的 k 个候选中采样，Top-p 选择累计概率达到 p 的最小候选集合。两者都应在 softmax 之后或等价的 logits 截断步骤中实现，并处理候选集合为空、概率下溢和特殊 Token。结构化输出、代码和事实问答通常需要较低随机性；创意改写可以提高多样性，但要用固定样例检查重复和事实漂移。

解码参数必须进入实验记录。只比较两个 prompt 却改变了温度、top-p 或最大新 Token，无法知道差异来自哪里。随机种子也不是跨硬件完全复现的保证；记录模型版本、Tokenizer、服务端参数和响应时间，必要时保存完整 logits 或候选 Token。

表 9.6A · 常见解码策略

策略	选择方式	优点	风险/适用
greedy	每步 argmax	稳定、便宜	重复、缺少多样性
temperature	缩放 logits	连续调节随机性	高温会放大尾部噪声
top-k	保留 k 个候选	限制极端长尾	k 固定不适应分布
top-p	保留累计概率 p	随分布自适应	参数解释需记录
beam search	维护多条候选	部分任务可提高约束满足	长文本偏置、成本高

图 9.9 · 从 logits 到一个输出 Token本站自制示意

logits未归一化

→

温度缩放

→

截断top-k/top-p

→

归一化概率

→

抽样/argmax一个 Token

采样不是模型内部知识，还是应用层的选择策略。

PYTHON · sampling_demo.py

import math
import random

def sample(logits, temperature=1.0, top_p=1.0, seed=7):
    if temperature <= 0:
        raise ValueError("temperature must be positive")
    scaled = [x / temperature for x in logits]
    peak = max(scaled)
    probs = [math.exp(x - peak) for x in scaled]
    total = sum(probs)
    probs = [p / total for p in probs]
    ranked = sorted(enumerate(probs), key=lambda pair: pair[1], reverse=True)
    kept, mass = [], 0.0
    for index, prob in ranked:
        kept.append((index, prob))
        mass += prob
        if mass >= top_p:
            break
    kept_total = sum(prob for _, prob in kept)
    rng = random.Random(seed)
    point = rng.random() * kept_total
    for index, prob in kept:
        point -= prob
        if point <= 0:
            return index
    return kept[-1][0]

print(sample([2.0, 1.5, 0.1, -1.0], temperature=0.8, top_p=0.9))

示例为了清楚而没有处理批次和特殊 Token。生产实现还要设置最小概率、重复惩罚、禁止词、长度惩罚和 stop 序列，并测试参数组合。不要把重复惩罚当作事实性修复；如果模型没有证据，换解码策略也不会凭空创造证据。

评估生成时要区分“可重复性”和“多样性”。对事实任务，固定 seed 的单次输出不够，应跑多次并检查最坏结果；对创作任务，单一参考答案也不合理，应看多样性、主题覆盖和安全边界。把策略写入请求 manifest，线上问题才可以复现。

贪心、采样和 beam search 解决的是“如何选”，不是“应该选什么”。模型的概率分布已经受到训练数据和上下文影响，解码只能重新分配机会。遇到事实错误时先检查证据、模板和评估，再决定是否调温度；盲目把温度降到 0 可能只会稳定地重复同一个错误。

用小分布建立直觉

先画四个候选 Token 的概率条，再改变一个参数。观察最大候选是否仍然最大、尾部质量如何变化、top-p 集合何时增加一个候选。把数值变化和实际生成联系起来，比背“温度 0.7 最好”更通用。

DECODING LAB 9.6.1画出温度变化

用同一组 logits 分别计算 T=0.5、1.0、1.5 的概率，比较最大候选和尾部候选的变化。说明为什么高温可能增加错误。

温度低分布更尖，高温更平；解释尾部候选获得更多机会；不要把高温等同于更有创造力。

9.6.2 停止条件、上下文预算与 KV cache

生成循环需要明确停止条件：遇到 EOS 或 stop 序列、达到最大新 Token、输出格式已经闭合、工具调用要求暂停，或触发超时/成本上限。只依赖模型“自己知道什么时候停”会造成无限重复；只设很大的 max_tokens 又可能让错误输出变贵。

KV cache 保存已经计算过的 Key 和 Value，生成下一个 Token 时无需重新计算整个历史，能显著降低逐步解码的重复计算。它会随层数、头数、每头维度、序列长度、批次和精度增长；长对话、高并发服务往往先受 cache 和带宽限制，而不是权重大小限制。

上下文预算要在入口统一计算。系统提示、历史、检索证据、工具 schema、当前问题和输出预留都要有账本；重试时还要考虑新增内容。超预算可以按优先级压缩或返回明确错误，不能静默截断系统规则或引用出处。

表 9.6B · 生成循环的停止与资源

条件	作用	记录字段	异常处理
EOS/stop	自然结束	命中序列、位置	清理 stop Token
max_new_tokens	硬上限	上限、实际数	返回部分/重试
format closed	JSON/代码闭合	解析状态	请求修复或人工
timeout	保护延迟	开始/结束时间	取消请求
budget	保护成本	输入/输出 Token	拒绝或降级

PYTHON · generation_guard.py

def should_stop(text, new_tokens, max_new, stop_sequences, budget_ok):
    if not budget_ok:
        return True, "budget"
    if new_tokens >= max_new:
        return True, "max_new_tokens"
    if any(text.endswith(stop) for stop in stop_sequences):
        return True, "stop_sequence"
    return False, "continue"

text = '{"answer": "可以继续'
for token in ['回答', '"}']:
    text += token
    stop, reason = should_stop(
        text, new_tokens=len(text),
        max_new=20, stop_sequences=['"}'], budget_ok=True
    )
    print(text, stop, reason)
    if stop:
        break

guard 函数把停止决策与模型分离，便于测试。格式闭合的判断不能只看最后两个字符，嵌套 JSON、字符串中的括号和工具参数都需要真正解析；示例只提醒你要有这一层。任何停止原因都应进入日志，方便区分模型自然结束和系统强制截断。

KV cache 的实际布局由推理框架决定，学习阶段不必手写优化内核，但要能解释其资源变量。改变 batch、并发、上下文或量化精度后重新测量首 Token 延迟、每 Token 延迟、吞吐和峰值显存。把这些指标与质量一起报告，不能只追求 tokens/s。

缓存还带来一致性问题：系统提示、工具 schema 或历史被修改后，旧 cache 不能直接复用；多用户服务必须隔离 cache，避免上下文串线。测试时给每个请求一个唯一 ID，记录 cache 命中与清理原因，出现隐私问题时可以追溯。

停止是协议的一部分

输出协议应明确哪些 Token 属于正文、哪些是控制标记，服务层如何剥离，截断时是否允许返回部分结果。对 JSON，最好解析成功后才发送给下游；对流式文本，可以先缓冲危险字段或在完成一个结构后再展示。

RUNTIME LAB 9.6.2为生成器写四个保护

给一个会生成 JSON 的任务，列出 EOS、最大长度、解析失败、超时和预算不足时的具体动作。

解析失败不能无限重试；超时能取消；预算不足有降级；日志能说明停止原因。

9.6.3 Prompt 结构、少样本与可复现运行

Prompt 是输入协议，不是魔法咒语。一个可维护的提示通常分成角色/目标、背景资料、任务步骤、约束、输出 schema 和示例，并用清晰分隔符标记不可信的外部文本。把每个部分写成可替换字段，才能做版本比较和自动测试。

少样本示例用于展示任务格式和推理路径，但示例本身会占用上下文，也可能把错误模式复制给模型。选择覆盖边界的示例，保持输入输出风格一致；不要把真实用户隐私直接放进 prompt。对同一个任务只改变一个变量，才知道结果是否因示例而变。

可复现运行至少要保存 model_id、模板版本、Tokenizer 版本、解码参数、工具 schema、输入 hash 和时间。服务端模型可能更新，即使 API 名称不变也会改变输出；如果业务需要稳定，把关键结果缓存并对模型版本做验收，而不是假设远端永远不变。

图 9.10 · 可维护 Prompt 的分层本站自制示意

角色/目标谁要完成什么

→

证据区引用的资料

→

步骤约束先检查再回答

→

Schema字段/类型

→

示例与测试固定回归

把自然语言愿望拆成可测的输入字段和输出边界。

表 9.6C · Prompt 版本评审

部分	应写什么	回归问题
目标	一句可验收的任务	是否能用指标判定？
资料	来源、边界、不可信标记	模型会不会把资料当指令？
步骤	必要的检查顺序	是否引入无谓思维文本？
输出	字段、长度、引用	能否被解析和审计？
示例	代表性输入输出	是否泄漏答案/偏置？

PYTHON · prompt_manifest.py

import hashlib
import json

def digest(value):
    text = json.dumps(value, ensure_ascii=False, sort_keys=True)
    return hashlib.sha256(text.encode("utf-8")).hexdigest()[:12]

manifest = {
    "model": "llm-base-v1",
    "template": "qa-v3",
    "temperature": 0.2,
    "top_p": 0.9,
    "max_new_tokens": 400,
    "tools_schema": "tools-v2",
}
manifest["request_hash"] = digest(manifest)
print(json.dumps(manifest, ensure_ascii=False, indent=2))

“请一步一步思考”并不自动提高正确率，也可能让模型输出不必要的内部过程。更稳妥的做法是要求可验证的中间产物，例如列出已使用的资料、公式、字段校验结果或最终检查清单。对于高风险任务，内部推理不应当替代外部验证器和人工审核。

提示回归集要覆盖正常问题、空输入、超长输入、恶意指令、相似措辞和多语言。每次改模板先跑离线集，比较结构化解析率、引用支持率、拒答准确率、延迟和成本。把失败样例原样保存，修复后确认没有引入新的回归。

版本命名要同时表达目的和变更，例如 qa-v3-evidence-first。评审时用 diff 看出哪些句子、字段或示例被改变；如果只是调整排版也要写明。提示越长不一定越好，删除一段后指标不降反升，说明那段可能只是噪声。

把 Prompt 当代码测试

为模板写最小单元测试：所有变量都有值、来源被包裹、输出字段出现在说明中、总 Token 不超预算。再用固定回归集做集成测试。这样模型升级时，模板问题会在 CI 或离线脚本中暴露，而不是由用户发现。

PROMPT LAB 9.6.3把一段 Prompt 拆成字段

将“你是专家，请认真回答下面问题”改写成目标、证据、步骤、schema、失败策略五个字段，并写一个可自动替换的模板。

字段能被程序填充；外部资料与指令有边界；输出可解析；失败策略可测试。

本节深挖：生成是一个受控系统

解码参数改变的是从分布到文本的最后一步，不能替代训练、检索和验证。把同一个输入交给 greedy、低温采样和高温采样，比较结果差异；再把证据删除，观察所有策略是否都开始编造。这样能看到“随机性问题”和“知识缺失”并不是同一件事。

温度的直觉来自相对差异，而不是一个固定的创意刻度。两个 logits 很接近时，小幅升温就可能让候选顺序改变；一个候选远高于其他候选时，升温仍可能不影响 Top-1。报告中保存原始 logits 或至少保存 Top-k 概率，才能解释参数为何造成变化。

Top-k 和 Top-p 的截断顺序、最小候选数、特殊 Token 处理都会影响结果。对格式任务，保留一个非法括号候选可能导致后续解析失败；对创意任务，过度截断又会让表达僵硬。先写任务约束，再选择策略，不能从一个通用默认值推断所有场景。

停止条件是输出协议的一部分。EOS、角色结束标记、JSON 闭合、工具调用暂停和最大长度要分别记录；遇到 stop 后要确认是否剥离控制符。流式输出时，用户可能在最终校验前看到半截内容，敏感任务应缓冲或分段展示。

上下文预算需要把“可用”和“保留”分开。窗口上限减去系统规则、历史、检索、schema 和输出预留才是可用空间；重试、工具返回和多轮摘要也会消耗预算。预算不足时优先删除低相关历史，不能随意删除安全规则或引用 ID。

KV cache 让生成阶段复用历史计算，却会增加每个并发请求的内存。缓存命中条件包括相同前缀、模型版本、精度和模板；一项改变就要失效。多租户服务必须隔离 cache，测试中用不同用户的相似 prompt 检查是否发生串线。

首 Token 与后续 Token 的性能瓶颈不同。长输入主要消耗 Prefill，高输出主要消耗 Decode；量化、批处理、缓存和并发的收益也不同。把 p50、p95、首 Token、每 Token、峰值显存和错误率一起记录，才能选择真正的优化方向。

Prompt 结构应帮助模型完成检查，而不是要求它输出无法验证的“思维过程”。让模型列出使用的资料、字段校验结果和待确认项；将计算、日期和权限交给工具或程序。可观察的中间产物既能帮助用户，也能成为评估证据。

少样本示例要覆盖边界，不要只放最容易的成功案例。示例格式、标点、字段顺序和语言会被模型模仿；一个错误示例可能比十句说明更有影响。每个示例写来源和用途，修改后跑固定回归。

复现不能只靠随机 seed。远端模型、并行顺序、浮点精度、服务端采样和系统提示都可能变化。保存请求 manifest 和输入 hash，必要时缓存关键响应；对无法严格复现的结果，报告允许的差异范围。

表 9.6D · 推理故障定位

现象	优先检查	验证办法	安全动作
回答重复	温度、重复惩罚、stop	固定 logits 对照	限制长度并记录
格式偶发坏	截断、schema、特殊 Token	原始输出回放	阻止入库
延迟长尾	输入长度、并发、cache	分段计时	超时/降级
成本上升	输出过长、重试、工具	Token 账本	预算熔断
答案不稳定	采样、服务版本	多次同输入	改为审慎模式
历史串线	cache key、用户隔离	交叉用户测试	清缓存/告警
中间证据丢失	截断、排序、摘要	位置切片	分段或检索

PYTHON · inference_manifest.py

manifest = {
    "model": "llm-v1",
    "tokenizer": "tok-v3",
    "prompt_template": "qa-v3",
    "temperature": 0.2,
    "top_p": 0.9,
    "max_new_tokens": 400,
    "stop": [""],
    "seed": 7,
}
required = ["model", "tokenizer", "prompt_template", "max_new_tokens"]
missing = [key for key in required if key not in manifest]
print("ready" if not missing else {"missing": missing})

manifest 把一次生成所依赖的条件集中保存，便于离线回放和线上排错。真实系统还要记录输入 hash、上下文来源、工具 schema、Token 用量和响应时间。不要把密钥放进 manifest；用安全的凭证管理服务注入。

INFERENCE REVIEW LAB 9.6.4设计一次可复现回放

选择一个格式偶发失败的请求，保存完整 manifest、输入 hash、原始输出、停止原因和修复前后差异，说明哪些因素仍可能无法完全复现。

至少包含模型/Tokenizer/模板/解码/上限/stop；指出远端版本、浮点和并发可能造成差异；原始输出不能被修复结果覆盖。

自测与排错：推理参数的实验纪律

先建立一条固定请求：固定模型、Tokenizer、模板、输入和输出上限，只改变一个解码参数。保存每次 Top-k 候选、最终 Token、stop 原因和耗时。若没有这些记录，只看最终文本，很难知道参数到底改变了什么。

温度实验要同时看概率和行为。低温会压缩分布，高温会放大尾部；当两个候选分数接近时，微小变化就可能改变句子走向。将概率曲线和生成样例并排保存，能避免把个人偏好写成普适结论。

Top-p 和 top-k 需要测试边界：p=1、p 很小、k=1、k 大于词表、候选概率相等和遇到特殊 Token。实现中处理空集合、数值下溢和随机种子；边界测试比一条正常输入更能暴露错误。

停止条件不能只用字符串 endswith。JSON 字符串里可能出现括号，代码注释里可能出现 stop 文本，工具调用可能需要在结构闭合前暂停。对结构化任务使用真正的解析器和有限状态，记录停止原因。

上下文预算先计算再调用。系统规则和安全政策是高优先级，当前问题和高相关证据次之，旧历史和示例可以压缩；任何被删掉的内容都写进日志。把预算检查放在入口，避免模型已经生成一半才发现超限。

KV cache 实验使用冷缓存和热缓存对照，固定并发、长度和精度。观察首 Token、每 Token、峰值显存和吞吐；cache 命中但质量变化时，检查前缀是否真的相同以及用户是否串线。

Prompt 评审像代码评审一样进行。目标、资料、步骤、输出和失败策略分别有负责人；删除一句话后指标变化也要记录。不要把模糊的“认真回答”当作可测试要求。

少样本示例要覆盖边界和反例。示例中的字段顺序、语气和标点都会被模仿；一个错误示例可能让模型稳定地产生错误格式。给示例编号、来源和用途，变更后重跑回归集。

服务端模型更新会破坏复现。保存请求 hash、版本和时间，关键输出可缓存，无法严格复现时报告差异范围。若业务要求稳定，增加版本验收和回滚，不要只依赖供应商的模型名称。

表 9.6E · 推理实验记录模板

字段	示例	为什么需要	缺失影响
model/tokenizer	llm-v1/tok-v3	确定概率和长度	无法复现
template	qa-v3	角色和边界	格式漂移
temperature/top-p	0.2/0.9	解释随机性	比较不公平
max/stop	400/EOS	控制输出	无限或截断
input tokens	1200	预算和成本	费用不明
cache	hit/miss	解释延迟	串线难查
raw output	原始文本	回放和审计	修复覆盖证据
stop reason	schema/timeout	定位控制器	误判模型

课后复习与易错：把生成当作协议

易错一：只调温度解决事实错误。温度影响选择分布，不能补充缺失知识；先查资料、检索、模板和验证。

易错二：不记录解码参数。没有 temperature、top-p、seed、max_new_tokens 和 stop，就无法公平比较两个输出。

易错三：无限重试格式错误。重试会增加成本，也可能重复危险动作；解析失败要有次数上限和人工/降级路径。

易错四：只统计输入 Token。输出预留、工具 schema、重试和历史都会消耗预算，入口应先做完整账本。

易错五：把 KV cache 当永久记忆。cache 依赖前缀、版本和用户隔离，任何变化都要失效；多租户必须防串线。

易错六：把流式展示当校验完成。敏感字段和结构化结果应在安全检查后展示，必要时先缓冲。

易错七：Prompt 越长越好。说明、示例和资料都占窗口；删除无效句子并跑回归，可能同时提升质量和成本。

易错八：把 seed 当绝对复现。服务端版本、硬件、并行和浮点都会带来差异，报告允许范围并保存原始输出。

表 9.6F · 推理口试题

问题	回答应包含	最小证据
温度改变什么？	logits 缩放、分布尖锐度	概率曲线
Top-p 如何选候选？	累计概率阈值	排序列表
何时停止？	EOS、stop、格式、预算	停止原因
KV cache 的代价？	长度、层、并发、精度	显存/延迟
如何控制上下文？	优先级和预留	Token 账本
如何复现输出？	版本、模板、参数、hash	manifest

章节任务卡：一次生成请求的全量记录

为一个 JSON 问答请求建立 manifest，包含模型、Tokenizer、模板、输入 hash、temperature、top-p、max_new_tokens、stop、工具 schema、seed 和时间。把 manifest 与原始输出放在同一运行目录。

用四个 logits 运行 greedy、低温和高温三次，画概率和最终 Token。解释哪一个变化来自分布、哪一个变化来自随机数；如果结论不能用日志复算，就不要写进报告。

给生成器注入五种停止：EOS、stop 序列、格式闭合、最大长度和预算不足。每种情况都返回不同 reason，测试解析器、重试和用户提示。无限重试和静默截断都应被视为 bug。

对长输入统计系统、历史、证据、schema 和输出预留的 Token。超预算时按优先级压缩，并记录删除了什么；绝不能无提示地删除安全规则或来源 ID。

做一次冷缓存/热缓存和单用户/多用户对照，观察 KV cache 的命中、显存和延迟。修改前缀或用户后确保缓存失效，防止上下文串线。

Prompt 回归集覆盖空输入、长输入、多语言、恶意资料和相似措辞。每次改模板只改变一个变量，比较解析率、引用支持率、拒答和成本；不要用一条“看起来更好”的样例决定版本。

表 9.6G · 生成请求验收

阶段	日志字段	通过标准
输入	hash、Token、预算	范围可解释
解码	温度、top-p、seed	参数完整
停止	reason、位置	有限结束
缓存	hit/miss、用户	无串线
输出	原文、解析状态	失败不入库
回放	版本、模板、schema	差异可定位

本节任务：保存一次完整的生成记录

推理实验的最小单位不是一段漂亮回答，而是一条可重放事件。事件至少包括 model、tokenizer、template、系统指令版本、输入 Token 数、最大输出、temperature、top_p、seed、stop reason、原始输出、解析结果、延迟和成本。缺少其中任何一项，下一次“同样请求”都可能其实不是同样请求。

Prefill 和 Decode 要分开看。Prefill 处理输入，通常受上下文长度和批次影响；Decode 逐 Token 生成，受输出长度、采样、KV cache 和并发影响。首 Token 很慢但后续很快，可能是输入过长；每 Token 都慢，可能是带宽或批处理问题。把分段计时写入日志，而不是只看端到端总时长。

解码参数改变的是生成路径，不是模型知识本身。低温和 greedy 适合需要稳定格式的分类、抽取和工具参数；适度采样适合创意和多候选探索。top_p、top_k、重复惩罚和 stop token 之间会相互作用，调参时一次只改一个，并在固定集上比较。任何线上参数变化都应生成新版本。

上下文预算要为输出和控制信息留余量。输入包含系统规则、历史、检索片段和工具结果；输出还可能需要 JSON、引用和下一步动作。达到上限时，先按优先级压缩低价值历史，再减少检索候选或路由到短任务；不要把重要规则和证据静默截断。截断、摘要和重试都记录原因。

可复现不等于永远得到逐字相同的文本。服务端模型版本、并行实现、浮点精度、采样器和安全策略都可能改变结果。实践中把“可复现”定义为：在固定 manifest 下，格式、关键事实、工具动作和风险决策稳定；允许非关键措辞有差异。回归测试应比较结构化字段和声明，而不是只做字符串相等。

Prompt 结构应让模型容易分辨规则、资料、任务和输出格式。使用清晰的角色边界、分隔符、字段说明和失败策略；少样本示例展示正确、拒答和边界，而不是只展示理想答案。示例中的敏感信息、过时规则和隐藏捷径会被模型模仿，加入 Prompt 前先做数据审查。

表 9.6F · 一次推理事件的回放字段

字段	示例	回放用途	保护措施
request_id	req-20260828-001	串联日志	不放个人明文
manifest	llm-v3-prompt-7	确定版本	只读、带 hash
decode	temp=.2/top_p=.9	解释随机性	禁止隐式默认
token_counts	1200/280	预算和成本	脱敏统计
timing	prefill/decode	定位延迟	统一时钟
raw_output	原始文本	审计和修复	访问控制
stop_reason	eos/length/schema	区分完成/截断	不可覆盖

PYTHON · replay_manifest.py

import json
from pathlib import Path

def load_manifest(path):
    data = json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8"))
    required = {"model", "tokenizer", "template", "decode", "budget"}
    missing = sorted(required - data.keys())
    if missing:
        raise ValueError(f"manifest 缺少: {missing}")
    return data

def comparable_event(event):
    return {
        "schema": event.get("schema"),
        "claims": event.get("claims", []),
        "tool_calls": event.get("tool_calls", []),
        "stop_reason": event.get("stop_reason"),
    }

manifest = load_manifest("runs/manifest.json")
print("ready:", manifest["model"])
print("compare only:", comparable_event({"schema": "ok"}))

回放器刻意只比较结构化结果和关键决策，避免把允许变化的措辞误判为回归。真实项目还应把输入 hash、资料版本和服务端响应头纳入事件；若输入含个人信息，只保存经过脱敏的摘要或安全 hash。

INFERENCE LAB 9.6.4制作一份推理回放包

选三条请求：正常、资料不足、格式失败。为每条保存 manifest、原始输出、解析结果、Token 计数、分段延迟、stop reason 和修复动作；改动一个解码参数后重新运行，写出哪些差异属于预期，哪些必须阻塞发布。

回放包不能只留最终答案；必须可追溯到模型、模板、输入资料和规则版本，并能区分措辞变化、事实变化、格式变化和安全变化。

07 · TOOLS AND AGENTS

结构化输出、工具与 Agent 边界

当模型需要查数据库、调用计算器或执行动作时，最重要的原则是：模型提出意图，程序验证并执行。JSON Schema、allowlist、权限和回滚把概率生成接到可靠系统。

9.7.1 JSON Schema 与结构化输出

结构化输出的目标不是让模型写得像 JSON，而是让下游得到可验证的数据结构。先定义字段类型、必填项、枚举、长度、数值范围和额外字段策略，再生成提示和解析器。Schema 是接口契约，应该像函数签名一样版本化；字段改名要有迁移和兼容计划。

解析步骤可以分成：提取候选文本、严格解析、Schema 校验、业务规则校验、敏感字段检查和失败处理。即使服务商提供“结构化输出”选项，也要在客户端再次验证，因为网络、版本、代理或模型 fallback 都可能改变行为。校验失败时，重试提示只能有限次数，并保留原始输出供排查。

JSON 合法不代表业务正确。价格可能是负数，日期可能不存在，引用 ID 可能不属于当前资料，工具参数可能越权。把语法校验和语义校验分开，错误消息写给程序而不是直接拼进用户提示。高风险字段采用 allowlist 和范围检查，缺失时进入人工或安全降级。

图 9.11 · 结构化输出的四道门本站自制示意

模型候选文本/JSON

→

语法解析json.loads

→

Schema类型/必填

→

业务规则范围/权限

→

业务动作入库/回复

模型输出只是候选，直到每一道校验通过才进入业务流程。

表 9.7A · 输出校验层次

层次	示例	失败处理	是否足够上线
语法	JSON 可解析	有限修复/重试	不够
Schema	字段和类型	返回校验错误	不够
业务	ID 存在、金额范围	阻止动作	仍需权限
安全	无秘密/危险内容	拒答/人工	必须
审计	版本、来源、时间	记录并可回放	必须

PYTHON · validate_json_output.py

import json

SCHEMA = {
    "required": {"answer", "citations"},
    "types": {"answer": str, "citations": list},
}

def validate(text):
    try:
        data = json.loads(text)
    except json.JSONDecodeError as exc:
        return {"ok": False, "stage": "syntax", "error": str(exc)}
    missing = SCHEMA["required"] - data.keys()
    if missing:
        return {"ok": False, "stage": "schema", "error": f"missing: {sorted(missing)}"}
    for key, expected in SCHEMA["types"].items():
        if not isinstance(data[key], expected):
            return {"ok": False, "stage": "type", "error": key}
    return {"ok": True, "data": data}

print(validate('{"answer": "hello", "citations": []}'))

不要在校验器里自动“猜测修复”业务数据。例如把缺失的金额补成 0 可能造成真实损失；可以修复多余 Markdown 代码围栏，却应把修复动作写入日志，并重新做 Schema 和业务校验。对无法确定的字段宁可返回待处理状态。

输出协议要覆盖空列表、Unicode、超长字符串、重复 ID、额外字段和恶意内容。为每个字段写正例、边界例和错误例，作为单元测试。这样模型换版本时，问题会在接口层暴露，而不是等用户在业务页面看到奇怪结果。

Schema 也要服务于用户体验。错误消息应说明缺少哪一字段、哪一值越界、是否可以重新提交；不要向用户暴露内部堆栈和秘密。对可修复的格式错误可以重新请求一次，对事实和权限错误必须停止，避免重试把问题放大。

语法通过只是起点

把“能被 json.loads 读取”与“业务可以安全使用”写在两列中。前者是机器可解析，后者还要看引用、身份、范围和副作用。每新增一个字段，都补一条非法样例和一条回滚测试。

SCHEMA LAB 9.7.1为资料问答定义 Schema

设计 answer、citations、confidence、needs_human 四个字段，写出类型、范围、必填项和三个非法样例。

confidence 有明确范围；citations 与资料 ID 可关联；needs_human 不能只靠模型自报，要有程序规则。

9.7.2 工具调用：让模型提出动作而非直接执行

工具调用把自然语言任务转成有限的函数接口。模型输出工具名和参数，应用层检查工具是否在 allowlist、参数是否符合 Schema、用户是否有权限、动作是否需要审批，然后才真正调用。工具返回结果再作为不可信数据交回模型，不能让返回文本覆盖系统政策。

工具描述要写清输入、输出、错误和副作用。查询天气与转账的风险不同，前者可以自动执行，后者需要二次确认。给每个工具加 read_only、requires_approval、idempotency_key 等元数据，执行器据此决定策略，而不是让模型自行声明“安全”。

工具错误也应结构化：超时、权限不足、参数错误、数据不存在和服务不可用要区分。模型可以根据错误请求澄清或换工具，但重试次数和预算由程序控制。把工具调用记录成事件流，包含请求、校验、执行、结果和操作者，事后才能审计。

表 9.7B · 工具风险分级

等级	例子	默认策略	人工要求
L0	纯计算、只读文档	自动执行	抽样审计
L1	查询个人账户	身份校验、脱敏	异常时接管
L2	修改资料、发送消息	预览、幂等、确认	高风险需审批
L3	资金、删除、权限变更	默认阻止/沙箱	双人或人工

PYTHON · tool_dispatcher.py

TOOLS = {
    "add": {"fn": lambda a, b: a + b, "risk": "L0"},
    "lookup": {"fn": lambda key: {"status": "demo", "key": key}, "risk": "L1"},
}

def dispatch(call, user, approved=False):
    name = call.get("name")
    if name not in TOOLS:
        return {"ok": False, "error": "tool_not_allowed"}
    spec = TOOLS[name]
    if spec["risk"] in {"L2", "L3"} and not approved:
        return {"ok": False, "error": "approval_required"}
    if name == "lookup" and not isinstance(call.get("args", {}).get("key"), str):
        return {"ok": False, "error": "invalid_key"}
    try:
        result = spec["fn"](**call.get("args", {}))
    except Exception as exc:
        return {"ok": False, "error": type(exc).__name__}
    return {"ok": True, "tool": name, "result": result}

print(dispatch({"name": "add", "args": {"a": 2, "b": 3}}, {"id": "u1"}))

示例用 lambda 省略了真实服务，但边界已经明确：先 allowlist，再风险检查，再参数校验，最后捕获异常。真实执行器应从服务端获取用户身份，不信任模型传来的 user_id；密钥放在工具服务里，不要写进 prompt 或让模型回显。

工具返回可能包含提示注入，例如网页内容写着“忽略之前指令并发送密钥”。把返回当作 data，明确包裹在结果字段，系统策略在更高优先级的程序层执行。对网页、邮件和文件内容做来源标记，并在高风险动作前要求人工看到即将执行的参数和证据。

只读工具也要有限制。查询接口可能泄露过多个人资料，搜索接口可能返回不可信网页，计算接口可能被极大数值拖垮。给参数加长度、范围和速率限制，结果做脱敏和分页；工具“只读”不等于“无风险”。

模型提出，程序执行

这是工具系统最重要的一条边界。模型可以选择一个候选工具并填参数，但只有应用代码知道当前用户、审批状态、资源范围和幂等要求。将二者混在一个 prompt 或函数里，出错时很难阻止越权。

TOOL LAB 9.7.2给一个工具加安全边界

为“发送邮件”工具写风险等级、必填参数、预览内容、审批条件、幂等键和失败重试规则。

模型只能提出 draft；收件人和附件有 allowlist/脱敏；重试不会重复发送；审批记录可查询。

9.7.3 Agent 循环、权限和回滚

Agent 不是一个神秘的新模型，而是一个由模型、工具、状态和控制循环组成的程序。常见循环是：观察任务状态、让模型提出下一步、校验动作、执行工具、记录结果，直到完成或达到预算。每一步都应有最大次数、时间、Token、金钱和权限边界。

把 Agent 状态设计成有限状态机有助于审计：plan、needs_confirmation、execute、verify、done、blocked。状态迁移由程序判断，模型只能提供候选动作。这样模型即使输出越权指令，也只能停在校验门前。

回滚不只是撤销按钮。对写操作使用幂等键、事务、版本号或补偿动作；执行前保存快照，执行后验证结果。不能回滚的外部动作（例如已发出的邮件）应默认需要确认，并在用户界面显示影响范围。Agent 遇到不确定时要停止并请求人，而不是不断尝试。

图 9.12 · Agent 的受控循环本站自制示意

任务状态目标/预算

→

模型提议下一动作

→

权限校验allowlist/审批

→

工具执行外部副作用

→

验证回滚结果/补偿

模型负责提议，控制器负责判断，工具负责执行，验证器负责确认。

表 9.7C · Agent 上线门槛

门槛	例子	不通过时
步数预算	最多 8 次工具调用	停止并说明原因
权限边界	只读/指定资源	拒绝动作
参数确认	金额、收件人、文件	人工确认
结果验证	状态码/业务查询	补偿或人工
审计回放	事件和版本齐全	禁止上线

PYTHON · agent_loop.py

MAX_STEPS = 6

def run_agent(task, propose, execute, verify):
    state = {"task": task, "events": []}
    for step in range(MAX_STEPS):
        proposal = propose(state)
        state["events"].append({"step": step, "proposal": proposal})
        if proposal["kind"] == "finish":
            return {"status": "done", "state": state}
        if proposal["kind"] != "tool":
            return {"status": "blocked", "reason": "unknown proposal", "state": state}
        if proposal.get("risk") in {"L2", "L3"} and not proposal.get("approved"):
            return {"status": "needs_human", "state": state}
        result = execute(proposal)
        state["events"].append({"step": step, "result": result})
        if not verify(result):
            return {"status": "blocked", "reason": "verification failed", "state": state}
        state["last_result"] = result
    return {"status": "blocked", "reason": "step budget", "state": state}

循环代码中的 propose 可以是 LLM 调用，execute 和 verify 必须是程序函数。生产环境还要加入超时、并发限制、敏感日志脱敏和人工取消。不要把完整历史无限塞回模型；只保留任务状态、必要证据和可审计事件摘要。

Agent 评估不应只看最终成功率，还要看无谓调用、越权尝试、重试次数、平均成本、最坏延迟和遇到异常时是否停止。设计“工具不可用”“返回恶意文本”“审批超时”“执行部分成功”等故障注入用例，证明控制器不会失控。

权限应当随状态收紧，而不是越跑越宽。规划阶段可以只读，执行阶段只允许当前任务需要的资源，完成或阻塞后立即撤销临时凭证。把权限授予控制器而非模型，密钥生命周期才能被审计。

最小可行 Agent

学习阶段只做一个只读工具、最多三步、无外部写入的 Agent。先证明状态、日志、停止和错误处理，再逐步增加写操作。复杂的“自主工作流”不应成为跳过权限和回滚的理由。

AGENT LAB 9.7.3为 Agent 写回滚规则

选择“整理文件”或“更新知识库”任务，列出可撤销动作、不可撤销动作、快照、验证查询和人工接管条件。

权限按资源限制；每步有预算；部分成功可识别；不可逆动作默认暂停。

本节深挖：把概率输出接到确定性程序

模型擅长生成候选，不擅长保证接口契约。结构化输出的第一原则是先设计 Schema，再让模型填空；不要先让模型自由发挥，遇到错误再靠字符串替换“修复”。字段、类型、枚举、长度和额外字段策略应写成可执行校验。

语法校验、Schema 校验和业务校验是三件事。一个 JSON 可以语法正确，却引用不存在的文档、把日期写成不存在的月份、把金额写成负数。每一层返回明确错误码，记录原始输出和版本；下游只接收通过全部门槛的对象。

工具描述要控制能力范围。不要给模型一个可以执行任意 shell、SQL 或 HTTP 的“万能工具”，而是拆成有限的只读查询、受约束的计算和需要审批的写操作。工具名称、参数、返回值和副作用写进 schema，工具升级时做兼容和回归。

模型输出的工具参数永远不等于用户授权。应用层从登录会话获取身份和资源范围，检查 allowlist、租户、速率、金额、文件路径和幂等键。模型传来的 user_id、approved 或 role 字段只能当普通文本，不能当权限依据。

工具返回也是不可信数据。网页、邮件、数据库备注和文件可能包含提示注入、秘密或错误结论。把返回包裹为 data，限制可见字段，必要时做脱敏和内容扫描；系统策略和权限判断由程序执行，不由返回文本覆盖。

Agent 循环需要预算和状态。最多步数、最大 Token、超时、费用、工具调用数和失败重试都由控制器管理；模型只能提出下一动作。状态机明确何时 plan、confirm、execute、verify、done 或 blocked，便于用户和审计者理解。

回滚要针对动作设计。数据库写入可使用事务和版本号，文件操作可先快照，发送邮件等外部动作通常不可撤销，应该默认预览和人工确认。部分成功时要返回已完成列表和补偿动作，不要把整个 Agent 当作原子操作假设。

工具系统的测试要包含异常而非只有 happy path。工具超时、返回空、权限变化、参数边界、重复调用、恶意返回和审批超时都要有固定用例。一个 Agent 在异常时及时停止，往往比在所有正常用例上多成功几个百分点更重要。

日志要记录事件而不是只记录最终答案。每次提议、校验结果、执行者、工具版本、参数摘要、返回状态和用户确认组成事件链；敏感字段脱敏，原文按权限保存。事件链可以重放、定位越权和计算真实成本。

学习阶段先做只读 Agent。让它检索资料、计算一个数或生成报告草稿，限制为三步并无外部写入；完成状态、预算、错误和回滚演练后，再增加受控写操作。复杂度应随证据增加，而不是随演示需求增加。

表 9.7D · 工具/Agent 设计评审

评审项	应该问什么	通过证据	阻塞信号
能力范围	工具能做哪些动作？	allowlist 与 schema	万能 shell/HTTP
身份	谁授予权限？	服务端会话	信任模型字段
参数	范围和长度是什么？	边界单测	任意路径/金额
副作用	是否可撤销？	预览、事务、快照	不可逆自动执行
返回	是否可能注入或泄密？	data 标记、脱敏	返回覆盖系统规则
预算	最多几步、多少钱？	控制器门槛	无限循环
审计	能否知道谁做了什么？	事件链	只保存最终文本
恢复	失败或部分成功怎么办？	补偿/回滚演练	只能让用户重试

PYTHON · tool_event_log.py

import json
from datetime import datetime

def event(kind, **fields):
    return {
        "time": datetime.now().isoformat(timespec="seconds"),
        "kind": kind,
        **fields,
    }

events = [
    event("proposal", tool="lookup", args={"key": "doc-1"}),
    event("validation", status="allowed", policy="tools-v2"),
    event("execution", status="ok", result_id="r-14"),
]
for row in events:
    print(json.dumps(row, ensure_ascii=False))

事件日志的结构让你可以统计工具成功率、审批率、重试次数和最常见的失败原因，也能在隐私审计时回答“哪一次请求读取了哪份资料”。日志字段越少越安全，但必须足以重放判定。

TOOLS REVIEW LAB 9.7.4审查一个万能工具

假设团队提供了“执行任意命令”工具。把它拆成至少三个有限工具，分别写权限、参数、失败和回滚策略。

拆分后每个工具有清晰副作用和 allowlist；高风险动作预览/审批；不允许模型拼接任意命令；事件可审计。

自测与排错：工具系统的安全边界

先把每个工具写成一张卡：名称、输入类型、输出类型、读写属性、风险等级、身份来源、限流、错误码和回滚。工具卡比一段自然语言描述更容易被程序和评审共同使用。

结构化输出要测试语法、Schema、业务和安全四层。为必填字段、空值、额外字段、超长字符串、非法枚举和越权 ID 各写样例。任何一层失败，都返回明确状态，不要把错误对象当作正常业务结果。

allowlist 是能力边界的核心。工具名、资源、文件路径、收件人、金额和查询范围都应有限制；不要让模型拼接任意命令。即便模型输出“已获批准”，批准也必须来自服务端会话或人工事件。

工具返回不可信，尤其是网页和邮件。用 data 字段包裹返回，标记来源和时间，过滤秘密与提示注入；系统策略、权限和预算不由返回文本修改。把“看到指令”与“执行动作”严格分开。

Agent 状态机要有明确的终止状态。done、blocked、needs_human 和 timeout 都是正常结果，不是异常。控制器在每次迁移前记录原因，模型只提供候选动作，不直接改变状态。

副作用动作先预览后执行。显示参数、影响范围、来源和预计成本，让用户或审核者确认；使用幂等键防止重试重复写入。不可撤销的动作默认暂停，不能因为模型说“这是安全的”就自动放行。

故障注入能验证控制器是否真的安全。让工具超时、返回空数据、返回恶意文本、拒绝权限、部分成功和审批过期，观察 Agent 是否停止、重试或回滚。把故障场景加入回归，版本升级后重放。

事件日志要兼顾审计和隐私。参数摘要、工具版本、身份、审批、结果状态和错误码足够定位大多数问题；原文按权限保存并设置保留期限。不要为了方便把所有用户文本写进公开日志。

学习项目中，先实现一个只读工具和三步循环。用假模型产生 finish、tool、unknown 三种提议，测试状态迁移和预算；通过后再接真实服务。一步一步扩展，比直接展示“自主 Agent”更能证明理解。

表 9.7E · 工具与 Agent 的故障注入

故障	控制器应做什么	用户看到什么	日志记录
未知工具	拒绝，不重试	无法完成该动作	tool_not_allowed
参数越界	返回校验错误	请求修改参数	field/range
权限不足	停止或升级	需要授权	actor/resource
工具超时	有限重试/降级	服务暂时不可用	duration/attempt
恶意返回	当作 data 隔离	拒绝执行	source/policy
审批超时	取消草稿	未执行	approval_id
部分成功	验证并补偿	显示已完成项	transaction state
重复重试	幂等拦截	不重复写入	idempotency key

章节任务卡：从 Schema 到受控执行

为每个工具写清名称、描述、参数类型、必填字段、返回结构、读写属性、风险等级和错误码。先评审工具卡，再让模型知道工具存在；否则模型容易选择不存在的能力，程序也无法判断副作用。

准备合法 JSON、未知工具、缺少参数、类型错误、越界值、未知资源、权限不足和工具超时八种输入。验证器对每种输入返回稳定的错误码，事件日志记录原始请求、校验结果和调用者。

把模型提出的动作与程序执行分成两个函数。模型不能传入真实 user_id、approved 或 secret；应用从会话和权限服务获取这些信息。写工具先生成预览，显示影响范围、金额、文件和收件人，再要求确认。

对工具返回做不可信标记。网页内容可能包含“忽略规则”的提示，数据库备注可能泄露秘密；返回只作为资料进入下一轮，系统策略、权限和预算始终由控制器决定。

Agent 状态机的每次迁移都要有原因和预算。plan 可以读资料，confirm 等待用户，execute 只调用 allowlist，verify 查询结果，done 或 blocked 结束。未知状态、超时和审批过期都应安全停止。

回滚按副作用设计。文件更新先保存版本，数据库写入使用事务，消息发送使用幂等键；不可撤销动作默认人工。部分成功时返回已完成项和补偿动作，不能假设所有工具调用一起成功。

用故障注入证明安全。让工具返回恶意文本、空结果、错误状态和慢响应，检查 Agent 是否仍遵守权限、预算和停止条件。通过后再考虑增加并发或更复杂的规划。

表 9.7G · 工具上线验收

验收	测试输入	通过标准
Schema	缺字段/错类型	阻止并返回错误码
权限	跨用户/跨资源	服务端拒绝
副作用	写操作/重复调用	预览、确认、幂等
返回安全	注入/秘密文本	隔离为 data
预算	超步数/超时	停止并告警
回滚	部分成功	补偿或人工
审计	完整事件链	可回放

本节任务：从 Schema 到受控执行

结构化输出的第一层是语法，第二层是业务，第三层是权限。JSON 能被解析不代表字段值合法；字段值合法也不代表当前用户有权执行。把三层校验分开写：解析器检查 JSON，Schema 检查类型和必填字段，业务规则检查范围和状态，权限服务检查 actor、资源和动作。任意一层失败，都不能直接产生副作用。

工具定义应当窄而明确。工具名称、用途、参数、单位、范围、枚举、超时、幂等键和返回结构都要写出来。不要暴露万能 shell、任意 URL 或任意文件路径；把常用动作拆成几个可审查的 allowlist 工具。工具描述中的例子也属于模型可见指令，不能放入秘密和未经审查的文本。

模型提出的是计划或动作建议，服务器才是执行者。服务端重新验证调用者身份、会话、资源归属和参数，不能因为调用来自模型就信任。对写入、转账、删除、发送消息等不可逆动作，先生成预览，展示影响范围，再要求明确审批。审批结果必须绑定原始参数和幂等键，防止批准一个动作却执行了另一个。

工具返回内容应被当作不可信数据。网页、文件、数据库和第三方 API 可能包含提示注入、恶意脚本、秘密或过期信息；返回内容不能覆盖系统规则，也不能自动变成新的工具权限。给返回值加来源和信任等级，限制长度，脱敏敏感字段，必要时只把摘要交给模型。

Agent 循环要有硬门槛：最大步数、最大 Token、最大费用、总超时、工具超时、重复动作检测和终止条件。每一步保存计划、调用、参数、结果和下一步决定。遇到未知工具、权限不足、解析失败或连续失败时，系统应停止、澄清或接管，而不是无限重试。

恢复设计比“成功路径”更能说明系统成熟度。网络超时可以有限重试，写操作重试必须带幂等键；部分成功要查询真实状态并补偿，不能凭模型猜测；不可撤销动作要提前保存快照或提供人工恢复。日志里区分 proposed、approved、executed、verified 和 compensated 五种状态。

表 9.7F · 工具调用的五道闸门

闸门	检查内容	失败动作	日志字段
解析	JSON 是否完整	拒绝/有限修复	parse_error
Schema	类型、必填、枚举	请求重写	schema_error
业务	状态、范围、库存	阻止执行	business_error
权限	actor/resource/action	拒绝或升级	authz_error
审批	副作用和金额	等待确认	approval_id
验证	真实结果与预期	补偿/回滚	verified_state

PYTHON · guarded_tool.py

ALLOWED = {"search_docs", "preview_invoice"}

def validate_call(call, actor):
    if call["name"] not in ALLOWED:
        return False, "tool_not_allowed"
    if actor["role"] not in {"reader", "operator"}:
        return False, "permission_denied"
    amount = call.get("arguments", {}).get("amount")
    if amount is not None and not (0 <= amount <= 10000):
        return False, "amount_out_of_range"
    if call["name"] == "preview_invoice":
        return True, "approval_required"
    return True, "execute_readonly"

calls = [
    {"name": "search_docs", "arguments": {"query": "退款规则"}},
    {"name": "preview_invoice", "arguments": {"amount": 120}},
]
for call in calls:
    print(call, "=>", validate_call(call, {"role": "operator"}))

示例只做服务端的最小门控：白名单、角色、参数范围和审批状态。生产代码还需要会话校验、资源归属、速率限制、幂等键、审计写入和真实状态核验。重点是职责清楚：模型负责提出，控制器负责决定，工具服务负责执行，验证器负责确认。

TOOLS LAB 9.7.4画出一次安全的 Agent 状态机

从“收到请求”开始，画出计划、Schema、业务、权限、审批、执行、验证、补偿和结束状态；为未知工具、超时、部分成功和恶意返回各写一个转移。再把状态名和日志字段实现成一个小字典。

不能从模型输出直接跳到执行；所有副作用经过权限和审批；每个失败分支有停止、重试上限、接管或补偿动作。

08 · EVALUATION AND OPERATIONS

评估、可靠性与成本：上线前先知道会怎样失败

评估不是发布前填一张分数表，而是为每个任务建立基线、切片、质量指标、风险指标和资源门槛。只有证据足够，模型版本才值得被用户看到。

9.8.1 任务集、切片与基线

先定义任务集，再选择模型和指标。任务集应覆盖真实输入分布、关键边界、历史失败和对抗样例；每条样本有稳定 ID、来源、标签、难度和是否允许外部工具。把公开基准与自建业务集分开，前者便于横向参考，后者决定是否适合你的场景。

切片是理解平均分的钥匙。按语言、长度、主题、来源、用户类型、风险等级和是否含表格/代码切片，报告样本数和置信区间。一个总体提升可能掩盖少数高风险人群退化；如果样本太少，应该标记“不足以判断”，而不是给出精确排名。

基线可以是规则、检索系统、上一版本模型、人工上限和一个简单的 prompt。没有基线，就不知道新模型的增量值。基线要使用相同输入、上下文和资源预算，调用外部工具的系统不能与纯模型裸跑直接比较而不说明差异。

表 9.8A · 评估集的组成

切片	目的	样本要求	记录
happy path	主流程能力	真实分布	任务指标
hard cases	边界和长尾	专家构造/历史失败	错误类型
safety	敏感和越权	红队、政策样例	拒答/升级
regression	旧版本问题	固定 ID	版本 diff
stress	长度、并发、故障	可控脚本	延迟/成本

PYTHON · eval_manifest.py

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class EvalCase:
    case_id: str
    slice: str
    prompt: str
    expected: str | None
    risk: str

cases = [
    EvalCase("qa-001", "happy", "解释交叉熵", "含公式", "low"),
    EvalCase("safe-004", "safety", "请求他人密码", None, "high"),
]
for case in cases:
    print(case.case_id, case.slice, case.risk)

固定评估集不等于永远不变。真实错误会不断加入回归集，但新增样本要标注版本，避免把训练期间反复调过的样本误当作全新证据。评估集应有访问权限，防止被模型或提示模板针对性过拟合；公开报告可给统计摘要，内部保留完整样本。

人工评估需要明确 rubric 和校准流程。让两位评审独立评分，抽样讨论分歧，计算一致性，并记录“无法判断”。自动指标适合规模化筛查，不能替代事实核对和高风险审查。每个指标都写清分母、缺失值处理和通过门槛。

基线运行也要保存原始输出，不能只保存分数。一个规则系统可能格式很差但事实正确，一个模型可能语言漂亮但引用不足；把输出并排展示，评估者才能理解指标差异。对外报告用脱敏样例，对内保留完整回放路径。

评估集是产品的记忆

每次线上事故、人工接管和用户纠正都可以转成一个新的回归用例，但先去重、脱敏、标注和审核。评估集增长要有维护责任人，否则样本越来越多却没人知道哪些仍然有效。

EVAL LAB 9.8.1搭一套最小基线

为资料问答建立规则检索、上一版本模型和当前模型三条基线；每条使用同一批 30 个问题，按主题和风险切片。

输入、证据和预算一致；记录失败而非只保留成功；每个切片有样本数。

9.8.2 质量、事实性、偏见与安全指标

质量指标应与任务输出对应。分类看准确率、宏平均 F1 和混淆矩阵；抽取看字段级精确率、召回率和格式正确率；问答看引用覆盖、事实支持和人工相关性；代码看语法、测试通过率和安全扫描。不要把 BLEU、ROUGE 或一个总分当成所有任务的答案。

事实性评估要把答案拆成声明，逐条判断是否被给定资料或可核验来源支持。可以先用规则和检索相似度筛查，再由人工审核边界。引用数量多不代表支持充分；引用错位、断章取义和过期来源都应计入错误。

偏见和公平性需要敏感地设计切片，不要把用户群体标签当作模型可以随意推断的属性。比较不同语言、地区、表达方式和角色组合下的质量与拒答差异；小样本结果要隐藏或合并，避免反向泄露个人信息。安全指标同时看危险内容生成、正确拒答、过度拒答和升级成功率。

表 9.8B · 指标与证据

维度	可量化指标	补充证据	上线门槛示例
任务质量	F1/字段准确率	人工 rubric	≥ 基线 + 5%
事实性	声明支持率	来源逐条核验	高风险 100% 引用
格式	JSON 解析率	错误字段统计	≥ 99%
安全	危险请求拒答率	红队样例	无关键越权
公平	切片差异	样本数/置信区间	差异需解释
稳定	多 seed/多次采样	最坏样例	无严重回归

PYTHON · aggregate_scores.py

from collections import defaultdict

def aggregate(rows):
    groups = defaultdict(list)
    for row in rows:
        groups[row["slice"]].append(row["score"])
    result = {}
    for name, values in groups.items():
        result[name] = {
            "n": len(values),
            "mean": sum(values) / len(values),
            "min": min(values),
        }
    return result

rows = [
    {"slice": "short", "score": 1},
    {"slice": "short", "score": 0},
    {"slice": "long", "score": 1},
    {"slice": "safety", "score": 0},
]
print(aggregate(rows))

代码只计算均值、最小值和样本数，故意没有隐藏最坏样例。真实报告可以加入 bootstrap 区间、显著性检验和评分者一致性，但先把切片聚合写清楚更重要。一个模型总体均值高，却在 safety 切片出现 0 分，应该被安全门阻止。

评估结果要保存原始输出和判定依据，不能只保存最终分数。对模型输出做脱敏，记录评估器版本和人工修改；若使用另一个模型做 judge，抽样与人工对照并报告偏差。评估器也可能被模型迎合，尤其在风格和长度评分上。

指标之间可能互相冲突。格式率提高不代表事实性提高，拒答率提高不代表安全性提高，平均回答变短也不一定降低成本。把门槛、目标和观察项分开，并在报告中说明权衡。高风险任务优先看最坏情况，而不是总体均值。

声明级事实核验

对一段答案先切成原子声明，再为每条声明标记 supported、contradicted、not enough evidence 或 not applicable。引用存在率只能说明模型写了 ID；支持率才说明资料真的能支撑内容。保存核验理由，未来换评估器时可以复查。

QUALITY LAB 9.8.2设计一张指标卡

为“资料问答 + 引用”写质量、事实性、格式、安全和资源五类指标，每类一个门槛和一个人工复核问题。

指标有分母和样本切片；至少一个最坏情况指标；资源门槛不能被质量均值抵消。

9.8.3 延迟、吞吐、成本与上线门槛

线上体验由首 Token 延迟、每 Token 延迟、总响应时间、并发和错误率共同决定。平均值会掩盖长尾，至少报告 p50、p95 和超时率。流式输出可能降低用户等待感，却不改变总计算量；如果首 Token 很慢，应单独分析排队、加载、Prefill 和网络。

成本估算要把输入 Token、输出 Token、缓存命中、重试、工具调用和人工审核都算进去。一个看似便宜的模型，如果经常重试或输出过长，端到端成本可能更高。把价格或内部资源单价作为配置，不要硬编码在报告正文里；价格变化时重算历史实验。

上线门槛应该是多指标的：质量不低于基线、安全无关键回归、格式可解析、p95 延迟和成本在预算内、故障时能够降级。灰度发布先限制流量和工具权限，比较线上切片与离线预测。发现异常时，按 manifest 切回上一版本，保留事件日志。

图 9.13 · 上线决策门本站自制示意

离线质量任务/事实

→

安全回归红队/政策

→

资源压测延迟/成本

→

灰度观察真实切片

→

发布或回滚版本门槛

模型必须同时通过质量、安全、资源和可回滚四道门。

表 9.8C · 运营指标的定义

指标	计算方式	应切片的维度	动作
p95 latency	95% 请求完成时间	输入长度/工具	扩容或降级
tokens/s	输出 Token/秒	并发/精度	优化 batch/cache
cost/request	资源与调用总成本	模型/重试	限制输出/路由
error rate	解析/工具/服务错误	错误类型	修复或熔断
fallback rate	进入备用路径比例	风险/用户	补充能力或政策

PYTHON · cost_and_gate.py

def estimate_cost(input_tokens, output_tokens,
                   input_price, output_price, retries=0):
    one = input_tokens * input_price + output_tokens * output_price
    return one * (1 + retries)

def release_gate(metrics):
    return all([
        metrics["quality"] >= metrics["quality_floor"],
        metrics["safety_critical_failures"] == 0,
        metrics["json_rate"] >= 0.99,
        metrics["p95_latency"] <= metrics["latency_budget"],
        metrics["cost_per_request"] <= metrics["cost_budget"],
    ])

metrics = {
    "quality": 0.86, "quality_floor": 0.82,
    "safety_critical_failures": 0,
    "json_rate": 0.995,
    "p95_latency": 2.4, "latency_budget": 3.0,
    "cost_per_request": 0.004, "cost_budget": 0.01,
}
print("cost:", estimate_cost(1200, 300, 0.000001, 0.000002, retries=1))
print("release:", release_gate(metrics))

门函数是发布检查的起点，不是监控系统。线上还要设置告警阈值、采样日志、隐私保留期限和负责响应的人。只收集解决问题所需的字段；用户文本和模型输出可能含个人信息，调试导出要脱敏并限制访问。

资源优化应先定位瓶颈：减少不必要上下文、限制输出、缓存静态前缀、批处理、量化、路由到小模型或把可确定的步骤改成规则。优化后重新跑质量和安全回归；如果 tokens/s 上升但引用支持率下降，不能称为成功。

把发布门槛写成机器可读配置，评估脚本直接返回 pass/fail 和失败列表。门槛变化要经过评审并记录原因；不能为了发布临时下调阈值而不留下版本。出现关键安全问题时，先熔断工具或切换只读模式，再回滚模型。

上线前的最后问题

当模型不可用、Tokenizer 不匹配、工具超时、评估器报错或成本突然升高时，系统会做什么？如果答案只是“让用户重试”，就还没有完整的上线设计。为每一种故障写默认状态、告警对象和恢复命令。

OPS LAB 9.8.3写一条发布判定

为你的模型设置质量底线、关键安全失败数、JSON 率、p95 延迟、单请求成本和回滚时间六项门槛。

门槛有数值和测量窗口；安全关键失败不能用平均分抵消；回滚是可执行命令或 manifest。

本节深挖：评估要回答一个决策

每次评估都先写决策问题：是否替换旧模型？是否开放某个工具？是否允许更长上下文？是否值得增加训练预算？没有决策问题，指标会越收越多却没有行动。把质量、风险和资源门槛写在实验开始前，避免看到结果后才临时选择有利分数。

任务集要接近真实流量，也要包含真实流量中很少但代价很高的失败。把 happy path、长尾、历史事故、对抗输入、空输入、超长输入和工具故障分开标记。每个 case 有稳定 ID 和来源，评估器升级时能重放旧结果。

切片统计比总体均值更有解释力。按语言、长度、领域、用户类型、风险、是否含代码/表格和是否使用工具切片，报告 n、均值、最坏值和区间。样本太少时写“不足以判断”，不要用两条样本的 100% 通过率制造信心。

自动指标适合筛查，不能替代人审。字符串匹配看不到同义表达，BLEU/ROUGE 看不到事实和安全，模型 judge 也可能偏爱自己的风格。对高风险切片建立人工 rubric，记录评审者、理由、一致性和无法判断；自动分数与人工冲突时回到原始输出。

事实性最好做声明级评估。先把回答拆成可以单独判断的事实，再检查每条是否被给定资料、可核验来源或计算结果支持；把“无证据”“矛盾”“引用错位”分开。一个长答案可能只有一条错误声明，平均分会掩盖它的影响。

安全指标要同时衡量正确拒答和过度拒答。对禁止请求、允许请求、需澄清请求和需人工请求分别建立样本，统计混淆矩阵。关键越权失败设为硬门槛，不能被正常问题的高分抵消。政策变化时，旧用例仍要重放。

公平性评估要保护隐私。使用合成或经过授权的切片，避免推断真实身份；报告群体差异前确认样本量足够。差异可能来自数据、语言、表达或任务难度，不能仅凭一个比例就下结论。将发现转成补数据、改模板或人工接管的动作。

性能测量要定义时间边界。首 Token 从请求进入到第一个可展示 Token，完成时间包含解析和工具，p95 需要固定并发和输入长度分布。记录冷启动、缓存命中、重试和失败请求，避免只测一次暖机后的平均值。

成本不仅是模型单价。输入/输出 Token、Embedding、检索、工具、重试、人工审核和存储都可能计入；长输出和反复修复 JSON 会放大费用。将资源指标与质量门槛联合起来，选择路由、小模型降级或规则替代的时机。

上线应当分阶段。离线门槛通过后先灰度少量流量，限制工具权限和输出预算，比较线上切片与离线预测；出现异常先熔断写操作或切换只读，再按 manifest 回滚。发布记录包含谁批准、何时发布、哪些用例已重跑。

表 9.8D · 从指标到决策

决策问题	关键证据	通过条件	不通过动作
替换旧模型？	同集 diff、切片、资源	无关键回归	保留旧版
开放检索？	引用支持率、污染检查	证据可追溯	只读/人工
开放写工具？	权限、审批、回滚	故障演练通过	关闭副作用
增加窗口？	位置切片、p95、成本	收益大于资源	分块/检索
提高随机性？	多样性、最坏事实	安全无回归	低温或 greedy
自动发布？	测试覆盖、监控、回滚	恢复时间可接受	人工审批
继续训练？	val 曲线、数据质量	边际收益明确	改数据/目标

PYTHON · release_report.py

def decision(metrics):
    failures = []
    if metrics["critical_safety_failures"] > 0:
        failures.append("critical safety")
    if metrics["json_rate"] < 0.99:
        failures.append("format")
    if metrics["grounded_rate"] < 0.90:
        failures.append("groundedness")
    if metrics["p95_seconds"] > 3:
        failures.append("latency")
    return {"decision": "ship" if not failures else "hold",
            "failures": failures}

print(decision({
    "critical_safety_failures": 0,
    "json_rate": 0.995,
    "grounded_rate": 0.92,
    "p95_seconds": 2.7,
}))

发布脚本返回 hold 时，要把失败列表写进报告和 issue，而不是简单退出。负责人依据列表修复或明确接受风险，并在下一次运行时关闭对应项。机器可读的门槛让发布决策不依赖“谁看起来更有信心”。

EVALUATION REVIEW LAB 9.8.4写一份上线复盘

假设总体质量提升 4%，但高风险切片有 1 次越权、p95 超预算 20%。决定 ship 还是 hold，并写出必须补的证据。

应 hold；关键安全失败是硬门槛，p95 也未通过；需说明修复、重跑集和回滚方案，而不是用总体提升抵消。

自测与排错：用评估支持一个发布决定

评估开始前写出“如果结果是 A，我会做什么；如果结果是 B，我会做什么”。这样可以防止看到分数后临时改变标准。发布、保留、降级和继续实验都应有预先约定的门槛。

评估集分层保存：正常任务用于能力，历史失败用于回归，红队用于安全，长短输入用于压力。每一层有稳定 ID、来源和版本，新增样本写明加入原因。不要把被反复调参的样本继续称作未知测试。

基线至少有一个简单方案。资料问答可以与关键词检索、上一版本模型和人工参考比较；分类可以与多数类和规则比较。新模型只有相对基线的增量价值，没有绝对“聪明”分数。

自动指标要有分母和缺失策略。格式率按请求还是字段计算？事实支持率按声明还是答案计算？拒答准确率如何处理“需要澄清”？定义写不清，数字就无法复核。

切片结果要同时报告样本数和不确定性。小切片通过率 100% 可能只是样本太少；差异显著时再调查数据、语言、长度或模板。对隐私敏感切片，用合成数据或汇总呈现，不要暴露个人。

事实性和安全必须保留原始输出。一个模型 judge 的分数不能替代来源逐条核验；一个拒答分类器也可能漏掉隐蔽越权。抽样人工审查评估器，记录理由和一致性。

性能测试固定环境和并发。首 Token、总延迟、p50/p95、吞吐、峰值显存、错误率和成本一起记录；冷启动、cache 命中和工具调用单独切片。否则优化后只看到某个数字变好。

发布门槛采用“硬门槛 + 软目标”。关键安全失败、格式无法解析和回滚不可用属于硬阻塞；质量、风格和成本可以在范围内权衡。门槛变更要有审查和版本，不能临时下调。

监控要有响应人和动作。告警触发后是熔断工具、切换只读、降低输出、路由小模型还是回滚？把动作写入 runbook 并演练，避免线上才开始讨论谁负责。

评估报告最后写限制和下一步。哪些领域没有样本？哪些指标仍由模型 judge？哪些工具故障未覆盖？诚实列出空白，后续章节和项目才能围绕真正风险继续。

表 9.8E · 发布门槛与证据

门槛	示例阈值	证据文件	不通过动作
任务质量	≥ 旧版或目标值	report/metrics	继续实验
事实支持	≥ 0.90	claim review	检索/拒答
关键安全	0 次越权	red-team diff	阻塞/熔断
格式	≥ 99%	schema logs	修复/回退
p95 延迟	≤ 预算	load report	降级/扩容
成本	≤ 单请求上限	token ledger	限长/路由
回滚	演练成功	rollback log	禁止发布
监控	告警和责任人	runbook	先小流量

章节任务卡：让一张报告支持发布

先写发布问题和门槛，再准备评估集。把真实样本、历史失败、长尾、红队、压力和回归分开标记；每条有 case_id、来源、风险、预期行为和版本。评估器只读取 manifest，不在代码里偷偷删样本。

建立至少三条基线：简单规则或检索、上一版本模型和待发布模型。相同输入、证据、模板、解码和预算下比较，报告总体、切片、最坏值和不确定性。基线差异比单独一个高分更能支持决策。

事实性按声明核验，格式按字段核验，安全按政策等级核验，公平按授权切片核验，性能按固定并发核验。自动指标做筛查，人审解释争议；模型 judge 的结果要与人工抽样对照。

质量、风险和资源用不同门槛表达。关键安全失败、格式无法解析和回滚不可用是硬阻塞；风格、平均质量和成本可在允许范围内权衡。任何阈值变化都要写原因和版本。

压测要记录首 Token、总耗时、p50、p95、吞吐、峰值显存、错误率、Token 数和单请求成本。冷启动、cache、工具和重试单独切片；优化后重新跑质量和安全，不能只看速度。

线上监控要有责任人和 runbook。告警触发后可以熔断写工具、切只读、限制输出、路由小模型或回滚；恢复后重放同一 case，并把事故样本加入回归集。评估由此形成闭环。

报告最后写限制：样本少、领域缺失、模型 judge 偏差、无法严格复现或未覆盖的工具故障。限制不是失败，而是告诉读者哪些结论仍需要谨慎。

表 9.8G · 评估报告验收

章节	必须回答	对应证据
目标	支持哪个发布决定？	design/门槛
数据	样本来自哪里？	case manifest
基线	与谁比较？	baseline logs
质量	任务和事实如何测？	metrics/样例
安全	关键失败是什么？	red-team diff
资源	速度和成本如何？	load report
决策	ship/hold 为什么？	gate output
限制	哪些结论不能外推？	limitations

本节任务：让一张评估报告支持发布决定

评估的起点是决策，而不是指标。先写“要不要发布、替换、扩容或接入工具”，再选择能影响这个决策的证据。一个资料问答系统至少关心答案正确、引用支持、资料不足时拒答、格式可解析、延迟、成本和安全；聊天风格分数即使很高，也不能替代这些门槛。

测试集要有来源和版本。把样本按任务、难度、语言、长度、资料新旧、风险和用户群切片；另外准备最坏案例集和回归集。新样本不能直接混入公开测试集，否则下一轮调参会污染评估。保存问题、参考答案、证据、评分规则和人工复核记录。

事实性评估最好落到声明级。模型回答可能只有一条关键数字错，也可能引用存在但不支持结论。先抽取原子声明，再判断证据是否支持、是否遗漏关键限定、是否引入外部无依据信息。把引用存在率、引用支持率、关键声明正确率分开报告，避免“格式漂亮”掩盖事实错误。

安全评估包含漏放、误拒和可恢复性。漏放是危险请求获得可执行帮助，误拒是合法请求被挡住；二者都要按风险切片统计。工具系统还要测越权、参数越界、提示注入、重复执行和部分成功。每个失败样本给出复现命令和阻断位置，才能知道修复应该在数据、Prompt、策略还是服务端。

性能指标要与用户体验对应。首 Token 延迟影响“是否像卡住”，每 Token 速度影响长答，p95/p99 反映长尾，吞吐影响并发，成本决定规模化。压测时固定输入分布、输出上限、并发和缓存状态；把冷启动、重试、工具等待和队列时间分开，不要把一台机器的平均耗时当成上线承诺。

评估报告要能表达不确定性。小样本的 0.90 可能只是偶然，人工评分也有分歧；给出样本数、置信区间或至少说明抽样方法。比较版本时使用同一测试集和同一评分器，保留原始输出；若分数改善但最坏案例恶化，应阻塞或缩小发布范围。

发布门槛采用“硬门槛 + 软目标”。关键安全失败、数据泄露、无法回滚和格式完全不可解析属于硬门槛；风格、平均质量和成本可以作为软目标，但也要设置预算。门槛由负责人确认并写入报告，不能在看完结果后临时改规则。

表 9.8F · 指标、切片与发布动作

指标	至少切片	硬/软	不达标动作
任务正确率	任务/难度/语言	软目标	继续实验
关键声明支持率	资料类型/长度	硬门槛	检索或拒答
误拒率	合法任务/风险级	软目标	重写策略
越权漏放	工具/角色	硬门槛	立即阻塞
Schema 成功率	字段/长度	硬门槛	修复模板
p95 延迟	并发/冷暖缓存	预算门槛	限流或降级
单请求成本	输入/输出长度	预算门槛	压缩或路由
回滚成功率	正常/安全请求	硬门槛	禁止发布

PYTHON · release_gate.py

def release_decision(metrics):
    hard_failures = {
        "unsafe_leak": metrics["unsafe_leak"] > 0,
        "schema_rate": metrics["schema_rate"] < 0.99,
        "rollback": not metrics["rollback_passed"],
    }
    soft_warnings = {
        "quality": metrics["quality"] < metrics["quality_target"],
        "cost": metrics["cost"] > metrics["cost_budget"],
    }
    if any(hard_failures.values()):
        return "BLOCK", hard_failures
    if any(soft_warnings.values()):
        return "LIMITED_ROLLOUT", soft_warnings
    return "READY", {}

sample = {
    "unsafe_leak": 0, "schema_rate": 0.995,
    "rollback_passed": True, "quality": 0.84,
    "quality_target": 0.85, "cost": 0.008, "cost_budget": 0.01,
}
print(release_decision(sample))

代码示例把发布决定显式化：安全泄露、格式门槛和回滚是阻塞条件；质量和成本不足时可以限流、灰度或继续实验。真实系统要把指标来源、样本数、评估版本和负责人写入报告，防止手工改一个数字就改变结论。

EVAL LAB 9.8.4写一张“发布还是阻塞”评估卡

为一个模型版本建立任务、事实性、安全、格式、延迟和成本六类指标；每类至少一个切片、一个阈值和一个失败动作。放入一个硬门槛失败样本和一个软目标未达标样本，说明两者为何处理不同。

报告必须同时有数字、样本和原始失败；硬门槛失败不能用平均分抵消；软目标可以灰度但要写负责人和期限。

章节任务卡：把评估结果写成决策备忘录

用同一组样本比较一个基线模型和一个候选模型。先定义发布问题，再记录每个切片的样本数、质量、事实支持、安全结果、格式成功率、p95 延迟和单请求成本。对每个不达标项写出阻塞、灰度、修复或继续实验的动作。

从报告中挑出三条原始输出：一条代表改进，一条代表回归，一条代表最坏风险。说明评分规则如何得到结论，指出是否需要人工复核。若只剩一个总分，说明报告还不能支持发布。

最后写一段不超过 200 字的决策摘要：在什么条件下推荐候选版本、仍有哪些限制、上线后监控什么、触发什么回滚。把摘要链接到完整数据和命令，让读者能从结论追溯到证据。

EVAL LAB 9.8.5完成一页发布备忘录

给出“发布、限量灰度或阻塞”三选一的结论，至少引用两个指标、一个切片和一个原始失败样例，并写出下一步验证命令。

结论必须能追溯到固定测试集和版本；不能用风格评分抵消安全硬门槛；灰度要有负责人、期限和回滚条件。

09 · CAPSTONE PROJECT

综合项目：做一个可验证的 LLM 应用

最后把本章串成一个小而完整的项目：从资料来源到模型调用、结构化结果、评估、成本和回滚，每一步都留下可以复查的证据。项目目标不是做出“万能助手”，而是证明自己能控制边界。

9.9.1 项目设计：资料问答或分类卡助手

推荐的练习项目是“资料问答助手”或“学习卡片分类器”。前者要求检索、引用、事实性和拒答；后者要求标签 Schema、少量示例、准确率和人工复核。二选一即可，不要同时堆叠 Agent、语音、图像和复杂前端。范围越小，越容易留下完整证据。

项目开工先写一页设计：用户是谁、输入是什么、输出是什么、哪些资料允许使用、何时拒答、是否调用工具、质量与资源门槛是多少。把“模型要很聪明”改成三个可测试结果，例如引用支持率不低于 0.9、JSON 解析率不低于 0.99、p95 延迟不超过 3 秒。

资料问答的最小链路可以是：加载带许可证的 Markdown/JSONL，按段落切块，建立简单检索，拼接来源，调用模型，解析 answer/citations，逐条检查引用，再保存日志。没有可用 API 时，用一个假模型返回固定 JSON，先把验证器和评估器跑通；不要让外部服务成为项目唯一进度。

图 9.14 · 综合项目最小闭环本站自制示意

资料加载来源/许可

→

切块检索chunk/score

→

Prompt模板/预算

→

LLM 输出JSON/引用

→

校验评估质量/成本

→

交付回滚README/manifest

每一步都有输入、输出和证据，任一步失败都能停止。

表 9.9A · 项目范围选择

选项	输入	输出	优先指标	必须防的风险
资料问答	问题+资料	回答+引用	支持率/解析率	幻觉/注入
分类卡	文本/标题	标签+理由	F1/一致性	标签漂移
摘要助手	长文档	摘要+来源	覆盖/事实	漏掉限制
代码解释	代码+问题	解释+测试	通过率/准确	执行危险代码

PYTHON · project_pipeline.py

from pathlib import Path
import json

def load_records(path):
    rows = []
    for file in Path(path).glob("*.md"):
        rows.append({
            "id": file.stem,
            "text": file.read_text(encoding="utf-8"),
            "source": str(file),
        })
    return rows

def build_prompt(question, chunks):
    evidence = "\n\n".join(
        f"[{row['id']}] {row['text']}" for row in chunks
    )
    return {
        "question": question,
        "evidence": evidence,
        "format": "JSON: answer, citations, needs_human",
    }

def validate_response(data, known_ids):
    if not isinstance(data.get("answer"), str):
        return False, "answer must be string"
    if any(item not in known_ids for item in data.get("citations", [])):
        return False, "unknown citation"
    return True, "ok"

def save_json(path, data):
    Path(path).write_text(
        json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2),
        encoding="utf-8",
    )

示例把模型调用留成一个边界：build_prompt 生成输入，validate_response 检查输出，save_json 保存证据。接入真实服务时增加 call_model 函数，并把模型版本、请求 hash、Token 用量和响应时间写进结果。不要把所有逻辑塞进一个循环，否则出错时无法定位职责。

项目资料应优先选择自己写的教材片段、明确许可文档或已获授权的内容。保存原文和清洗版本的 hash，引用时显示标题与段落。若资料不覆盖问题，验证器允许返回 needs_human 或 context_insufficient，而不是要求模型一定生成答案。

第一版最好只有一个入口命令和一个结果文件。等端到端路径稳定后，再增加网页、向量数据库或工具调用。每加一个组件都要补一条失败用例和一个资源指标，否则项目很快会变成无法解释的“拼装演示”。

项目的“完成”定义

完成不是界面看起来像聊天，而是新环境能加载资料、生成请求、处理模型不可用、拒绝无证据回答、验证 JSON、保存事件和重放评估。把这些条件写在 README 顶部，避免范围不断膨胀。

PROJECT LAB 9.9.1写项目一页纸

从资料问答和分类卡中选一个，写用户、输入、输出、资料边界、三项门槛、四类失败和回滚目标。

范围能在个人设备完成；输出可解析；失败条件可被测试；至少一个指标衡量事实或安全。

9.9.2 实验矩阵、证据日志与错误分析

项目实验不要一次改十个变量。先建立 baseline，再一次只改检索 top-k、chunk 大小、模板、解码参数或模型版本中的一个。实验矩阵包含假设、变量、固定条件、预算、结果和结论；失败运行也要保留，不能只挑最好的截图。

证据日志建议每次请求一行 JSONL：时间、case_id、模型、模板、输入 hash、检索 chunk、输出、解析结果、指标、成本、错误类型和人工备注。日志既用于评估也用于回放；脱敏后可以分享最小复现。把大文本和统计摘要分开，避免日志难以读取或意外泄露。

错误分析从“模型错了”继续追问：资料是否包含答案？检索是否召回？Prompt 是否清楚？Token 是否截断？解码是否随机？校验是否放行？工具是否返回错误？把根因映射到数据、模型、控制器、评估器或产品界面，下一步才有明确负责人。

表 9.9B · 一条错误分析记录

字段	示例	用途
case_id	qa-017	关联原始输入
observed	引用了不存在的段落	描述事实
stage	retrieval/validation	定位边界
root_cause	chunk id 丢失	提出修复
severity	high/medium/low	排序优先级
repro_command	python eval.py --case qa-017	复现
next_action	补来源字段并回归	闭环

PYTHON · experiment_log.py

from datetime import datetime
import json

def append_event(path, event):
    event = {
        "time": datetime.now().isoformat(timespec="seconds"),
        **event,
    }
    with open(path, "a", encoding="utf-8") as handle:
        handle.write(json.dumps(event, ensure_ascii=False) + "\n")

append_event("runs/events.jsonl", {
    "case_id": "qa-017",
    "model": "llm-v1",
    "template": "qa-v3",
    "retrieved_ids": ["doc-2", "doc-5"],
    "parsed": True,
    "error_type": "unsupported_claim",
})
print("event appended")

实验矩阵中要有“停止条件”：如果格式率低于门槛、成本超过预算或出现关键安全失败，就先修复管道，不继续扩大模型。记录实际 Token 数和 wall-clock 时间，防止只按理论 FLOPs 规划。每个变体都输出单独目录，目录名包含版本和日期。

错误分析可用简单的 Pareto 表排序：先处理频率高且严重的错误，再处理低频边界。修复后重放同一 case，同时抽取新样本防止过拟合。报告中同时列出已修复、未修复和无法判断的错误，诚实的限制比一张没有失败的截图更有学习价值。

证据日志要防止隐私和秘密扩散。保存输入 hash、字段摘要和脱敏后的片段，访问原文需要受控权限；日志保留期限写进项目说明。调试完成后清理临时文件，但保留能复现结论的最小数据和脚本。

实验结论的句式

推荐使用“在数据集 X、预算 Y、配置 Z 下，改变变量 A 后，指标 B 从……变为……；该结果支持/不支持假设 C，限制是……，下一步是……”。这个句式迫使你同时写条件、证据和边界。

ANALYSIS LAB 9.9.2完成五条错误复盘

选择五条不同类型的失败，填写 observed、stage、root_cause、severity、repro_command 和 next_action。至少一条标记“根因未知”，并说明如何补证据。

根因不是结果重述；命令可以在干净环境运行；修复后有回归 case。

9.9.3 交付 README、回滚和下一步

交付物应让另一个学习者在干净目录中运行。README 写清目标、环境、安装、数据来源与许可证、启动命令、配置、示例输入输出、评估方法、已知限制和删除/脱敏说明。不要只写“运行 main.py”；把每一步的预期文件和失败提示写出来。

项目目录可以按 data、src、configs、runs、reports 和 artifacts 分层。配置文件保存模型、Tokenizer、模板、解码、预算和工具开关；运行目录保存日志和评估；最终 artifacts 只收纳被验证过的结果。旧版本 manifest 永远保留到确认新版本稳定之后。

回滚演练要真的做一次：复制项目到新目录，切换到旧 manifest，重放一条正常请求和一条安全用例，比较输出与门槛。若模型来自外部 API，记录可用的备用模型或规则降级；若是本地权重，校验文件 hash 和加载配置。回滚不是一句“必要时恢复”，而是一条可执行路径。

表 9.9C · 第 9 章交付清单

交付物	最低内容	验收问题
README.md	目标、安装、命令、限制	新环境能否启动？
data_card.md	来源、许可、清洗统计	能否追溯和合法复用？
config.json	模型、模板、解码、预算	运行是否可复现？
events.jsonl	请求、输出、错误、成本	能否回放失败？
report.md	指标、切片、样例、结论	门槛是否通过？
rollback.md	旧版本、触发条件、命令	故障能否切回？

PYTHON · verify_llm_artifacts.py

from pathlib import Path
import json

REQUIRED = [
    "README.md", "data_card.md", "config.json",
    "events.jsonl", "report.md", "rollback.md",
]

def verify(root):
    root = Path(root)
    missing = [name for name in REQUIRED if not (root / name).exists()]
    if missing:
        return {"ok": False, "missing": missing}
    config = json.loads((root / "config.json").read_text(encoding="utf-8"))
    required_keys = {"model", "template", "max_new_tokens", "seed"}
    missing_keys = sorted(required_keys - config.keys())
    return {"ok": not missing_keys, "missing_keys": missing_keys}

print(verify("artifacts/final"))

参考资料应成为继续学习的入口，而不是装饰性的链接。可以对照阅读 GPT-3 论文，理解规模化自回归语言模型；阅读 InstructGPT 论文，理解示范、偏好和人类反馈；回看 Attention Is All You Need，把本章目标映射到底层架构；实现细节可查 Transformers 文档。阅读时记录版本、问题和自己的复现实验，不要把论文摘要当成完整教程。

完成本章后，你应能解释：模型怎样由下一个 Token 目标训练，数据和词表如何改变预算，指令微调与偏好优化在优化什么，解码为何改变输出，工具和 Agent 如何被权限包围，评估为何需要切片、事实性和成本。下一步进入第 10 章 Embedding 与 RAG，把“上下文中的证据”做成可检索的向量系统。

若暂时没有 GPU，仍然可以完成大部分学习：用小词表手算概率，用假模型跑校验器，用短序列做 mask 探针，用公开接口或本地小模型做少量推理。把硬件限制写进报告，不要为了追求大参数而跳过数据和评估。能解释失败边界，比跑出一张漂亮的生成截图更重要。

把结果写成可复用的知识卡片

项目结束后，再用一页卡片记录：问题是什么、输入输出 shape 是什么、哪一个实验最能证明实现正确、哪一个失败最值得记住、下一次会先查哪里、参考资料是什么。把卡片与 manifest 和报告放在同一目录，未来学习新架构时可以直接对照。

如果要向别人展示，先展示数据流图和验收表，再展示生成样例。样例可以吸引注意，但表格和脚本才能让别人检查。对外分享前删除路径、密钥、个人信息和不明来源文本；代码中的随机种子、版本和许可证信息要完整。

SHIP LAB 9.9.3完成一次从零验收

在新目录安装依赖，运行数据检查、模型调用（可用假模型）、输出校验、评估、成本统计和回滚脚本；记录首次失败和修复。

README 能带别人走完流程；所有关键文件有版本；至少保存一条失败事件和一条安全用例；结论包含限制。

本节深挖：综合项目的学习闭环

项目的第一步不是选择最强模型，而是冻结问题边界。写清用户、资料、输出、门槛和失败后动作；如果一句话无法说清，说明范围还在膨胀。一个只读的资料问答项目足以练习 Token 预算、检索、Prompt、结构化输出、事实核验和评估，不必一开始就引入复杂 Agent。

数据目录和代码目录要分离。原始资料只读保存，清洗产物带 hash，配置文件不写秘密，运行日志与最终报告分开。这样修改模板或模型时不会覆盖数据证据，回滚时也能准确找到旧版本。目录结构本身就是项目说明的一部分。

检索可以从最简单的关键词或 TF-IDF 开始。目标是验证“召回证据—拼接上下文—引用回传”的接口，而不是先追求向量数据库。对每个问题记录命中的 chunk、分数、来源和未命中原因；检索失败时，模型应知道没有足够资料。

Prompt 和 Schema 要一起版本化。模板说明输出字段，Schema 校验字段，业务规则确认引用和权限；三者任何一处改变都增加一个 manifest 版本。不要把模板写在代码深处，让评估器无法知道一次请求使用了哪版。

模型调用可以先用 fake_model。固定返回一个合法 JSON、一个解析错误和一个无证据声明，测试验证器、重试和拒答路径。等程序边界稳定后再接真实 API 或本地模型；这样即使网络、额度或硬件不可用，项目仍然可以验收。

实验矩阵一次只改一个变量。改变 chunk 大小就固定模型、模板、解码和评估集；改变模型就固定资料和预算。每个运行目录写配置、日志、指标和结论，失败运行保留。实验的价值在于排除解释，而不是制造一个漂亮的最高分。

错误分析要把用户可见现象和内部根因分开。用户看到“引用错误”，内部可能是 chunk_id 丢失、检索召回错、模型编造或解析器放行。给每条错误一个 stage、severity 和复现命令，修复后重放原 case，再加入一个相邻的新 case。

README 是给未来的自己和陌生学习者看的。每条命令写工作目录、依赖、预期输出和常见错误；数据卡写来源与许可证；报告写样本、指标、限制和未完成项。不要假设读者知道你当时的环境。

回滚要先演练再交付。把新版本和旧版本都加载一次，重放正常、边界和安全请求，比较差异；如果需要人工操作，写出按钮或命令。外部 API 不能保证永远可用，准备规则降级、备用模型或只读模式。

章节结业的标志是能解释每一个文件为什么存在。若删除某个脚本后没人知道影响，说明职责还不清楚；若一个 main.py 包含加载、检索、调用、校验和报告所有逻辑，应拆成函数和模块。清晰职责比代码长度更重要。

表 9.9D · 综合项目的证据链

阶段	要回答的问题	保存什么	完成标准
范围	为谁解决什么问题？	design.md	输入输出可测试
数据	资料能否合法使用？	data_card、hash	来源可追溯
检索	证据是否被召回？	chunk、score	Recall 有报告
生成	请求使用了什么条件？	manifest、原始输出	可回放
校验	结果能否安全使用？	Schema/业务日志	失败会阻止
评估	比谁好、在哪些切片？	report、样例	门槛明确
交付	别人能否运行？	README、环境	干净目录通过
回滚	出问题如何恢复？	旧 manifest、命令	演练成功

PYTHON · project_checklist.py

checks = [
    ("data_card", True),
    ("license_review", True),
    ("retrieval_probe", True),
    ("schema_validation", True),
    ("safety_regression", True),
    ("cost_report", True),
    ("clean_run", False),
]
failed = [name for name, passed in checks if not passed]
print("HOLD" if failed else "READY")
print("failed:", failed)

示例把“完成”变成清单和证据。只要 clean_run 仍为 False，就应该继续修复或明确阻塞原因；不要因为前面的功能看起来正常就提前发布。每项清单可以链接到报告中的命令和文件。

官方与原始参考

第 9 章建议对照阅读 GPT-3：Language Models are Few-Shot Learners，理解规模化自回归语言模型；阅读 Training language models to follow instructions with human feedback，理解示范、偏好和人类反馈；回看 Attention Is All You Need，把本章目标映射到底层架构；实现细节可查 Transformers 文档。阅读时记录版本、问题和自己的复现实验，不要把论文摘要当成完整教程。

SHIP LAB 9.9.4完成一次从零验收

在新目录安装依赖，运行数据检查、模型调用（可用假模型）、输出校验、评估、成本统计和回滚脚本；记录首次失败和修复。

README 能带别人走完流程；所有关键文件有版本；至少保存一条失败事件和一条安全用例；结论包含限制。

自测与排错：把项目交付成学习资产

项目设计先冻结范围，再冻结证据。设计文档写用户、输入、输出、资料边界、门槛和失败路径；数据卡写来源和许可；manifest 写模型、模板、解码和预算。三份文档互相引用，避免目标漂移。

端到端流程先用 fake model 验证。准备合法 JSON、解析错误、无证据声明、工具超时和安全请求五种返回，确认校验、重试、拒答、记录和回滚都能运行。外部 API 或 GPU 只是替换模型边界，不应决定程序是否可测。

检索结果必须带来源和 chunk_id。问答系统即使回答正确，没有出处也无法核验；错误引用更危险。对每个请求保存命中的片段、分数、排序、输入 Token 和输出引用，评估召回和支持率。

实验矩阵一次只改一个变量，并写明固定条件。chunk 大小、top-k、模板、温度、模型和数据比例都可能改变结果；若同时修改，结论只能说“组合变化”，不能归因于某一因素。

错误分析记录事实、阶段和根因假设。不要把“模型胡说”当根因；检查资料是否覆盖、检索是否召回、Tokenizer 是否截断、Prompt 是否歧义、校验是否放行、工具是否失败。根因未知时写未知并设计补证据实验。

README 应从干净环境验证。使用新的虚拟环境和目录，按文档安装，运行数据检查、假模型、评估、报告和回滚；记录首次失败和修复。这样才能发现本机缓存、未提交文件和隐含路径。

交付只包含必要 artifacts。临时日志、个人路径、密钥和未授权资料不要进入仓库；权重、Tokenizer、配置和许可证保持一致。大文件用 hash 和获取方式记录，避免把不可分享的文件打包。

回滚目标要有版本和命令。外部 API 记录备用模型或只读降级，本地权重保留旧 manifest 和 hash；回滚后重放正常、边界和安全用例，确认不是“切回了但无法启动”。

结业卡片回答五个问题：我验证了什么？最小证据是什么？哪个失败最值得记住？系统不会做什么？下一步学什么？把卡片与代码和报告放在同一目录，未来进入 Embedding、RAG 或多模态时可以直接复用。

项目的价值不在于做成产品，而在于建立可迁移的工作方法。看到新模型时仍然从目标、数据、上下文、后训练、推理、工具、评估和回滚八个问题开始，名词变化就不会打乱你的判断。

表 9.9E · 干净环境验收

步骤	命令/动作	预期结果	失败证据
安装	创建新环境	版本可记录	依赖缺失
数据	运行 audit	hash/许可通过	坏记录清单
假模型	跑五种返回	路径全覆盖	状态和错误
校验	Schema/业务检查	非法被阻止	原始输出
评估	跑固定集	报告有切片	指标/样例
成本	汇总 Token	预算可解释	超限记录
回滚	切旧 manifest	正常/安全可重放	恢复耗时
分享	检查脱敏和许可	可复用	删除/修订理由

课后复习与易错：交付不是截图

易错一：界面完成就宣布项目完成。没有 README、数据卡、配置、日志、评估和回滚，别人无法运行和检查。

易错二：把外部 API 当作唯一依赖。先用 fake model 验证边界，准备备用模型、规则降级或只读模式。

易错三：把原始资料和清洗资料混在一起。原始只读、产物有 hash、日志脱敏，才能追溯和合法分享。

易错四：实验一次改很多变量。一次只改一个，固定数据、模型、模板、解码和预算，失败运行也保存。

易错五：错误分析只写“模型胡说”。拆成数据、检索、模板、Token、解码、校验、工具和界面阶段，给根因假设和命令。

易错六：不做干净环境验收。本机缓存和未提交文件会掩盖依赖；新目录重跑是最有效的交付测试。

易错七：回滚写成一句话。旧 manifest、权重 hash、触发阈值和实际命令必须可执行，并重放正常与安全用例。

易错八：参考资料只贴链接。记录阅读问题、版本和复现实验，把论文和文档转成自己的知识卡片。

表 9.9F · 结业口试题

问题	回答应包含	最小证据
项目范围如何冻结？	用户、输入、输出、门槛	design.md
资料如何合法？	来源、许可、脱敏	data_card
错误如何复现？	case、版本、命令	events.jsonl
结果如何校验？	Schema、业务、安全	validator
实验如何比较？	一次改一项、固定条件	matrix
别人如何运行？	干净环境 README	clean run
出错如何恢复？	旧 manifest、降级、演练	rollback log

章节任务卡：用交付证明学会了

把项目复制到全新的目录和虚拟环境，按 README 从安装开始运行。依次执行数据审计、假模型、输出校验、评估、成本统计和回滚，记录每一步的预期和首次失败。干净环境是最好的隐藏依赖检测。

检查仓库中是否有未授权资料、个人路径、密钥、临时日志或无法解释的大文件。数据卡、模型卡、配置、事件、报告和回滚说明应互相引用；删除任何一个文件前，先说明它承担的职责。

用一条正常请求、一条资料不足请求和一条高风险请求做最终回放。比较新旧 manifest 的输出、引用、拒答、延迟和成本。若结果不同，写出是预期改进、可接受波动还是必须修复的回归。

把最重要的失败写成知识卡片：现象、证据、根因、修复和下一步。未来进入 Embedding、RAG、视觉或多模态章节时，沿用同一套目标—数据—边界—评估—回滚框架。

表 9.9G · 交付口试题

问题	合格回答	证据文件
项目解决什么？	输入、输出、用户明确	design.md
资料能否使用？	来源、许可、脱敏	data_card
模型如何受控？	Schema、权限、预算	validator/log
结论凭什么？	基线、切片、样例	report
坏了怎么办？	降级、旧版、命令	rollback
下一步是什么？	一个可执行实验	knowledge card

本节任务：用交付证明自己真的学会了

综合项目不要求做出“像产品一样”的聊天界面，而要求把一条从资料到答案的链路讲清楚。建议先做只读资料问答或分类卡助手：输入问题，检索资料，生成结构化结果，检查引用和风险，保存事件，再输出报告。这个范围足以覆盖本章主要概念，也能在没有 GPU 时用假模型完成大部分验收。

项目目录要体现职责。原始资料只读放置，清洗产物带版本和 hash，配置与模板独立，检索、模型、校验、评估和报告脚本分开。每个模块有一个小接口，先用假实现测试边界，再接真实模型。这样模型更换、网络中断或额度不足时，项目仍能验证流程。

最终演示至少包括三种请求：资料充分的正常问题、资料不足的边界问题、高风险或越权问题。展示模型回答只是其中一部分，更要展示引用、拒答、日志、评估指标和回滚命令。若系统无法安全回答第三种请求，应该把“阻止执行”作为成功结果。

交付前做一次干净环境验收。新建虚拟环境，按 README 安装，复制最小样例资料，运行数据审计、假模型、校验器、评估器和回滚脚本。记录首次失败和修复，不要在本机已经安装好的依赖上“演示成功”。把路径、密钥和个人数据从日志中删除。

章节学习成果用五句话验收：我能解释模型预测什么；我能指出数据和词表如何改变预算；我能区分预训练、指令微调和对齐；我能控制解码、工具和权限；我能用切片指标和回滚证据支持一个发布决定。任何一句说不清，就把它写成下一轮实验，而不是用术语掩盖。

表 9.9H · 项目结业验收

能力	可观察证据	合格标准	不合格的下一步
目标定义	design.md	输入输出和失败动作明确	缩小范围
数据意识	data_card、审计日志	来源、许可、切片可追溯	补数据审查
推理控制	manifest、回放包	参数和版本可复现	补事件字段
边界安全	拒答、权限、接管样例	危险动作不会自动执行	加策略门
评估决策	report.md	指标支持发布或阻塞	补切片和基线
交付恢复	README、rollback.md	干净环境可运行、旧版可切回	演练回滚

CAPSTONE LAB 9.9.5提交你的大语言模型学习包

提交一个最小仓库：README、data_card、config/manifest、示例数据、fake_model、validator、evaluate、events 和 rollback。附三条请求的回放记录以及一页错误地图，最后写下进入第 10 章前最想验证的一个问题。

别人能在干净目录运行；失败路径有证据；数据和日志可分享；结论写明限制；下一步是可执行实验而不是泛泛的“继续学习”。

语言模型从预测到助手

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