解读

在国内真实业务落地场景中，面试官真正关心的是：

1. 你能否把“失败”量化、可追溯、可复现；
2. 能否把失败样本安全合规地沉淀成资产，而不是变成数据垃圾；
3. 能否用最小算力、最小标注成本把失败样本转成微调增量，闭环提升线上成功率。
   回答时要体现“LLMOps 全链路”视角：采集 → 归因 → 标注 → 增量训练 → 评估 → 灰度 → 监控，缺一不可。

知识点

1. 失败轨迹四维定义：

   • 输入 X（用户原始 Query + 上下文）
   • 输出 Y（模型实时生成）
   • 外部反馈 R（用户点踩、工单、业务规则脚本打分）
   • 系统元信息 M（时间戳、版本号、temperature、prompt 模板 ID、推理耗时、GPU 节点）

2. 国内合规红线：《个人信息保护法》第 6 条——失败样本含手机号、身份证、人脸等敏感字段时必须脱敏哈希+联邦编号，否则不能落库。

3. 低成本标注策略：

   • 主动学习 + 不确定性采样（entropy、mutual information）优先挑出“模型最懵”的 5% 样本；
   • 弱监督打标：用规则脚本+自训小模型先给 80% 样本打“伪标签”，人工只复核边界 case；
   • 众包标注必须双盲+质检，质检通过率≥95% 才入库。

4. 增量微调技术：

   • LoRA/AdaLoRA 只训 0.1% 参数，单卡 A100 半小时完成 10 亿样本增量；
   • 课程学习：先训“高置信失败”再训“低置信失败”，防止灾难遗忘；
   • RHLF（拒绝采样人类反馈）：把“模型本可答对却答错”的 case 加权 3 倍，提升 margin。

5. 线上闭环：

   • Canary 发布：新生成的 LoRA 权重先切 5% 流量，核心指标（事实准确率、幻觉率、P99 延迟）无回退才全量；
   • 失败样本库版本化：用 DVC 或 国内 ModelScope 套件做 git-lfs 管理，保证“样本-模型-指标”三元组可回滚；
   • 监控看板必须双轴：业务轴（转化率、客诉率）（系统轴（GPU 利用率、token 延迟）。

答案

“我会把失败轨迹拆成‘四维向量’实时落库，先脱敏再落盘，确保合规。落库后走三层过滤：
① 规则层：用业务黄金规则筛掉明显脏数据；
② 模型层：用轻量 Uncertainty 模型挑 Top5% 高价值失败；
③ 人工层：标注团队双盲质检，日人均产出≥120 条即可满足迭代节奏。

得到高质量失败样本后，用 LoRA 增量微调 + 课程学习 训练一个新分支，训练集正负比例 1:3，防止过拟合。微调完先走 5% 灰度，核心指标事实准确率提升≥2% 且幻觉率下降≥1% 才全量。全量后把旧失败样本打标签‘已修复’，实现失败样本生命周期管理，整个闭环在 48 小时内完成。”

拓展思考

1. 如果失败样本长尾且极度稀疏（如医疗罕见病），如何结合合成数据+知识图谱做数据增强，同时保证医疗广告法合规？
2. 当业务方要求**“零幻觉”时，能否把失败轨迹直接转成知识外挂（Knowledge Plugin）** 而非微调，实现**“可验证引用”**？
3. 在多租户 SaaS 场景下，如何基于联邦学习让 A 租户失败轨迹不出域却能助力 B 租户模型提升，满足**《数据跨境传输安全评估办法》**？