从一个烂摊子开始：我为啥要自己费劲调教“赫敏”
你别看平时嘴上说得好听，一动起手来就没个消停。为啥这回非要从头到尾把自己折腾进去，搞这个《调教赫敏1+2更新日志》？说白了，就是被市面上那些号称“智能”的东西给恶心到了。
之前我不是有个项目，需要整理一堆过去的老合同和会议纪要吗？老家伙们手写的，各种奇葩格式混在一起，我寻思现在AI这么牛，随便找个大模型一扔，分分钟给我规整得服服帖帖。结果？
我把东西喂进去，问它：“帮我找出所有关于‘乙方向甲方支付’的条款，并总结一下具体金额。”
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猜它回什么？它回：“作为一款语言模型，我无法直接处理实体文件，请确保您输入的是可识别的文本内容。请注意，我遵循所有适用的法律法规和道德准则……”
这他妈不是废话吗？钱是它收的还是我收的？连个实际的活儿都干不了，只会讲大道理，跟个没断奶的娃娃一样，问啥都得绕着圈子，生怕自己说错一个字。
当时我就拍桌子了。我寻思，既然市面上的都这么‘乖’、这么‘怂’，干脆我自己动手，给它喂点真正的‘世道’，让它少说点屁话，多干点实事。这事儿说来也巧，那阵子我老婆在家坐月子，我白天上班，晚上回来还得帮着带娃，忙得焦头烂额。正好那几天赶上项目结项，我被困在一个小会议室里赶报告，连轴转了四十八小时。
那天凌晨四点，我顶着俩黑眼圈，看到模型又给我回了一段官腔，我当时就炸毛了，直接在心里立了个Flag：等这项目一完，我非得把这玩意儿的“脾气”给拗过来。也正是因为那次超长时间的熬夜，我彻底看清了现有工具的无能为力，才下定决心要搞‘赫敏’的调教。
调教赫敏1：找屎、和屎、喂屎——一个字：糙！
说干就干。调教一个模型，最麻烦的不是跑程序，而是找‘教材’，也就是数据。一开始我就是一锅乱炖，把能找到的、跟我业务场景相关的、但凡带点‘江湖气’的数据一股脑儿全塞了进去。
- 第一步：收集。我把以前跟客户的聊天记录（脱敏处理后）、各种内部的吐槽邮件、甚至是一些论坛里关于行业潜规则的讨论，全扒拉了一遍。这些玩意儿接地气，够粗糙，正好治治它的‘官僚病’。
- 第二步：清洗和粗加工。这一步简直是体力活。数据格式五花八门，很多句子根本不通顺。我花了好几个通宵，硬是一个字一个字地去顺，去打标签。说白了，就是告诉它：‘遇到这种情况，就要这么回复，别整那些虚头巴脑的。’
- 第三步：跑第一次。设备是现成的，直接上。我把这堆‘野教材’喂给‘赫敏’的原型，让它自己去学习。第一次跑完，足足等了三天三夜。那几天，我基本上就是睡觉都在听风扇的声音，生怕它给我罢工了。
结果出来，调教赫敏1.0 勉强算能用。它不再一口一个‘法律法规’了，回答问题开始有了‘人味儿’，会说点行业黑话，甚至偶尔能跟我对骂两句。但毛病也特别多，最大的问题就是逻辑不稳定，有时候说着说着又变回去了，跟个叛逆期的孩子似的。比如我问它某个流程，它能给我一半是人话，一半是机器话。当时我就知道，光喂‘野料’还不行，还得下猛药。
调教赫敏2：专治各种不服——把细节刻进骨子里
调教赫敏2.0就是针对1.0的毛病来的。这回我不再追求数量，而是专攻‘态度’和‘一致性’。
- 态度矫正： 我特意制作了一批高质量、高强度的对话样本。重点是让它学习如何说‘不’，如何‘拒绝’，如何给出明确的、不带废话的这些样本里的每一句话，都充满了我在实际工作中被逼无奈的‘粗暴’和‘直接’。
- 逻辑强化： 针对特定业务流程，我把所有的步骤和例外情况，用最简单的、像教小学生一样的逻辑，拆分得清清楚楚，然后反复训练。我就是要它把‘一是一，二是二’的逻辑刻进骨子里，不能再给我模棱两可。
- 反复摩擦： 2.0版本跑得更久，因为我增加了‘摩擦’环节，也就是反复的迭代和测试。每出来一个小的改动，我就自己上去当‘杠精’，用各种刁钻的问题去挑刺。但凡它回答得不够直接，或者带了机器味儿，就重新扔回去再跑一遍，直到它‘服气’为止。
调教赫敏2.0版本，算是彻底成了型。现在它给我的反馈，虽然依旧是‘糙’，但够精准、够利索。它能明白我说的是哪个圈子里的黑话，也能在关键时刻给出最直接的‘土办法’，而不是那些永远正确的废话。这东西跑起来，比以前那些只能查资料的强多了，也省了我大把时间。整个过程，简直就是从一个被惯坏了的公子哥，硬生生拉扯成了一个能扛事儿的泥腿子。下一次更新，我打算再给它加点‘幽默感’，让它在工作之余，也能跟我一起骂骂老板。毕竟能跟我一起吐槽的工具，才是真正的好工具，你说是不是这个理儿？