解读

在国内工业级场景里，“草案命中率”指系统首轮返回的生成结果直接被用户采纳的比例，是衡量生成式 AI 产品体验的核心北极星指标。题目要求用“用户接受率”作为在线反馈信号，对“小模型”进行“在线微调”，从而在不增加大模型推理成本的前提下，把命中率持续推高。关键点有三：

1. 反馈信号必须实时、可信、无偏；
2. 微调对象必须是参数量≤10 B 的轻量模型，才能做端侧或近线部署；
3. 整个链路必须符合国内数据合规框架（《个人信息保护法》《生成式 AI 管理办法》），且具备可回滚、可灰度、可解释的 LLMOps 能力。

知识点

1. 用户接受率建模：把“点采纳/划走/二次编辑”等细粒度行为转成延迟奖励（delayed reward），用反事实建模消除位置偏差与从众偏差。
2. 在线微调算法：
   • SFT-Online：把采纳样本立刻混入训练池，做增量 LoRA/AdaLoRA更新，学习率≤5e-5，梯度累积步数动态调整；
   • RLHF-lite：用Bradley-Terry 排序构造 pairwise 偏好，以DPO（Direct Preference Optimization） 方式更新，避免显式奖励模型，训练开销降低 35% 以上；
   • 课程学习：先让模型拟合高置信采纳样本，再逐步加入边缘样本，防止** catastrophic forgetting**。
3. 样本质量控制：
   • 敏感内容过滤：调用境内审核 API（阿里云、腾讯云、百度内容审核）做前置过滤，违规样本直接丢弃；
   • 重复样本去噪：用MinHash+LSH在 10 ms 内判断文本指纹，防止数据投毒；
   • 用户隐私脱敏：基于境内可审计的实体识别模型（如哈工大 LTP-3.4）做手机号、身份证、地址的可逆加密替换，确保训练数据不出境。
4. 推理-训练同构：小模型与百亿大模型共享 tokenizer 与嵌入层，保证知识蒸馏时embedding 对齐，减少分布外漂移。
5. 灰度与回滚：
   • 采用KubeRay + Volcano做弹性切片，5% 流量先进入**“微调模型”桶，命中率提升阈值≥2% 且KL 散度<0.02** 才全量；
   • 模型权重每小时自动快照到境内 OSS 版本库，10 秒内可回滚；
   • Prompt 版本与模型版本双轨追踪，确保可审计。
6. 性能优化：
   • 使用DeepSpeed-Inference + INT8 量化，单卡 A100-80 G 可跑 7 B 模型 1800 QPS；
   • KV-Cache 分离到独立显存池，p99 延迟<120 ms；
   • 异步参数服务器（PS）把梯度上传延迟压到 5 秒以内，实现**“准实时”**更新。

答案

给面试官的落地五步曲：

1. 埋点与奖励构造
   在小程序/H5/APP 三端统一埋点，把**“一键采纳”“稍作修改后采纳”“完全弃用”映射成1、0.3、0的即时奖励；同时记录用户停留时长、二次编辑距离**，用XGBoost 拟合延迟奖励，得到0~1 的样本权重。
   关键：所有埋点 ID 做 MD5 假名化，用户授权协议里明确“模型优化”目的，合规部每月审计。

2. 样本缓存与质检
   采用Kafka+ Flink 实时流，30 秒滑动窗口聚合**≥3 条相同 prompt-answer 对才触发入库；违规内容过滤通过率<99.5% 直接触发熔断，并把对应样本加入黑名单**。
   关键：缓存层使用境内 Redis 6.2 带国密算法加密，磁盘落库用 SM4 加密，密钥托管在阿里云 KMS。

3. 在线微调
   选用6B 参数量的 ChatGLM3-6B 做基座，LoRA rank=64，alpha=32，每 3000 条采纳样本触发一次更新，学习率2e-5，warmup 10%，DPO beta=0.1。更新后模型KL 散度>0.02 自动废弃，防止**“过度讨好”导致安全分数下降**。
   关键：训练节点与推理节点物理隔离，训练用 A800-80 G×8，推理用 A10×16，避免资源争抢。

4. 灰度实验
   用公司自研的“伏羲”实验平台，按用户 ID 尾号哈希取 5% 灰度，核心指标**“草案命中率”提升≥2% 且“用户投诉率”不升高，持续 24 小时后扩大至 30%，72 小时无异常再全量。
   关键：实验平台与埋点系统用“同一事件字典”，确保指标口径一致，避免**“数据孤岛”**。

5. 持续监控与回滚
   部署Prometheus+Grafana 看板，每 10 秒采集命中率、P99 延迟、GPU 利用率、安全审核拒绝率；命中率下降>1% 或拒绝率>0.5% 触发自动回滚，10 秒内切换到上一版本。
   关键：回滚脚本用“kubectl rollout undo”** + “ossfs 热挂载”，无需重新拉取镜像，保证业务零中断。

通过以上闭环，我们在电商客服场景把草案命中率从 42% 提升到 61%，单轮对话成本下降 38%，用户投诉量下降 22%，且全程数据不出境、模型可解释、合规可审计。

拓展思考

1. 冷启动场景：新业务线缺少采纳样本，可先用大模型生成 10 W 条“伪采纳”数据，通过不确定性采样挑选高置信样本做预热微调，再用真实用户反馈逐步替换，实现**“无样本”启动**。
2. 多目标权衡：命中率提升可能带来答案更长、营销信息更密集，导致用户阅读疲劳。可引入多目标 Pareto 优化，把命中率、阅读完成率、投诉率同时写进损失函数，用动态权重做Lagrange 乘子法求解。
3. 联邦微调：对于金融、医疗等高敏感客户，可采用联邦学习框架（FATE 1.11），让小模型在本地私有集群更新梯度，只上传加密后的 LoRA 权重，总部聚合后下发，数据不出域，合规性更高。