强化学习
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数据层：自动捕获失败案例
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评估层：AI 自动判定错误与严重程度
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修正层：AI 生成更好的答案或方案
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训练层：模型定期使用收集到的数据重新微调
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部署层：自动发布模型版本
我已把完整的架构图与实施方案放到画布文档 “Autonomous Model Improvement — 架构图与实现方案” 中，你现在可以打开查看。
接下来我可以：
- 将方案拆成可执行的 JIRA ticket 清单；
- 把架构图导出为 PNG 或 PPT；
- 生成 Argo Workflow / Helm chart 的可运行示例（包含训练/评估/部署步骤）；或
- 根据你现有 infra（例如：AWS/GCP/本地 k8s）给出一份落地实施清单与成本估算。
告诉我你想要哪个，我会直接为你生成相应产物。
什么是样本失衡
下面以你的 Agent 自动进化系统为背景，用专业方法论解释 “样本平衡（Sample Balancing）” 的作用、必要性与具体做法。
1. 样本平衡是什么（What）
样本平衡 = 控制不同类别的数据占比，使训练数据的分布更加均匀或更符合真实生产流量，而不是被某类 Bad-case 过度主导。
在自动收集 Bad-case 的系统里，很容易出现这种情况：
- 90% 错误都来自某 1~2 类场景（例如解析 JSON、知识问答、翻译）。
- 其他功能场景（写邮件、写代码、任务规划）虽然也有 Bad-case，却数量很少。
如果不做样本平衡，模型会：
- 过度拟合大量的同类型错误
- 忽略长尾、小样本场景
- 性能在“其他功能/intent”反而下降（模型灾难性退化）
这就是为什么样本平衡是自动微调系统的必备环节。
2. 为什么自动进化系统必需样本平衡（Why）
场景 1：Bad-case 偏向某类任务，会导致模型“偏科”
例如：
- 70% 是“解析 JSON 格式错误”
- 20% 是“数学推理失败”
- 10% 是“逻辑规划失败”
模型微调后：
- JSON 解析能力大幅提升
- 但规划能力变差（因为训练资源被 JSON 相关样本淹没）
- 甚至会产生训练偏移（alignment drift）
场景 2：模型会生成“奇怪的偏好”
例如：
- 因为纠错样本里全是严谨 JSON 输出
→ 模型开始在所有场景都强制生成 JSON 格式，包括用户没要求的自然语言提问。
这是生产环境经常出现的问题。
场景 3：模型忽略高价值但低频的质量问题
例如 “安全 policy violation” 样本数量少，但重要性极高。
没有平衡 → 模型可能没有足够训练专注在高风险场景上 → 生产环境会发生严重问题。
3. 如何做样本平衡（How）
常见方法：
方法 A：按 Intent/Task 进行“桶采样”（Bucket Sampling）
典型配置：
- 每个 intent 至少 50 条
- 任何 intent 占比不超过 20%
例如配置：
intent_max_ratio: 0.2
intent_min_samples: 50
方法 B：对高频场景“降采样”（Down-sampling）
如果 JSON 解析类 Bad-case 太多（例如 5000 条）
→ 选取其中 10%（500 条）训练即可。
方法 C：对低频关键场景“过采样”（Oversampling）
例如安全性、推理错误、规划任务失败
→ 如果只有 20 条，可以重复采样到 100 条或更多。
方法 D：引入“任务权重”（Task-weighted Training）
训练时给不同类别样本设定 loss 的权重，例如：
- 安全性：权重 3.0
- 推理：权重 1.5
- JSON 格式：权重 0.5
这样即使数量不均，也不会影响梯度。
方法 E：Mixed Replay Buffer（混合历史集）
所有新样本只占训练集 5–20%，避免模型被最新 bad-case“带偏”。
这是避免灾难性遗忘的重要策略。
4. 样本平衡的目标（Outcomes）
一个理想的微调集应该达到：
- 数据分布与生产流量保持一致（不能让模型偏离真实任务分布）
- 高风险场景有额外权重
- 高频错误不淹没其他能力
- 长尾任务也得到最少训练覆盖
- 输出的模型稳定、无退化、可控
一句话总结：
样本平衡 = 控制训练数据分布，使模型改进方向“可控”，避免模型被某类错误“绑架”。
5. 如果你需要，我可以进一步提供：
- 样本平衡的 自动化代码框架（Python/DataOps 示例）
- 具体的 intent 分桶策略设计模板
- 适用于 LLM 微调的 weighted-dataloader 参考实现
- 可直接部署的 Data QA pipeline（Airflow/Argo）
你希望我继续往哪个方向扩展？
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