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「RLHF」找到 84 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…执行模型：专精工具调用，减少闲聊数据干扰 3. 联合训练策略 SFT阶段加入"负例"：明确标注闲聊样本的tool_calls为空 RLHF阶段惩罚误调用：用户反馈"我没让你查这个"作为负向信号 二、提示工程层 1. 边界定义清晰化 只有当用户明确请求执行某项任务时，才调用工具。 以下情况不调用：泛泛而谈、情绪表达、假设性讨论、已完成的任务。 2. Few-shot示例 正例：用户说"查北京明天天气" → 调用天气工具 负例：用户说"今天天气真差" → 不调用，回复"是啊，适合…
匹配正文：答案要点 明确任务边界与成功标准 合理设计动作空间（工具调用/推理/终止） 模仿学习冷启动+RLHF持续优化 构建可复现的仿真环境 多维度评估（任务成功率、效率、安全性） 一、任务定义与边界划分 核心原则：先收敛再扩展 从垂直场景切入（如美团外卖智能客服），定义清晰的输入输出边界 明确成功指标：任务完成率、用户满意度、平均交互轮数 划分任务类型：信息查询、订单操作、异常处理、多轮协商 二、环境构建：三层仿真体系 层级 功能 实现方式 工具层 API模拟 沙箱环境+Mock数据…
匹配正文：…路：每个Agent执行生成唯一trace_id，串联LLM调用→工具执行→DB操作 人工反馈： thumbs up/down回流至RLHF数据，bad case自动聚类告警 6. 容错设计 故障场景 策略 LLM超时/限流 降级到轻量模型（7B），或返回"思考中"异步推送 工具失败 重试1次→换替代工具→告知用户无法完成 上下文溢出 触发摘要压缩，丢弃最早轮次 循环调用 硬限制单session工具调用次数（默认10次）
学习内容与项目面试，在同一条路上。