大家都说现在的AI厉害，用起来是挺省心，但你有没有发现，只要问它点儿稍微深入或者特别“个人化”的问题，它就马上给你来一段百度百科式的官话废话？
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我这人写东西，风格一直比较粗糙直白，圈子里也都是实战派的，不爱听那些假大空的套话。可市面上那几个大模型，无论我怎么塞提示词，它就是没有我的思考逻辑，没法接我的“地气”。这让我意识到，要是想找一个真正能当助手的“老师”，就得自己动手“教”一个出来。
动手准备：从理想骨感到现实碰壁
我给这个项目起名就是“那位新老师”（简称T-Mod）。
我动手第一步，是想省钱，想着在自己本地跑个流行的开源大模型。我马上翻出来我那台老机器，打算用我那块1080Ti的显卡试试。结果，连个最小的Llama 3 8B版本都跑不起来，显存直接爆了，加载模型都成问题。立刻认清了现实：搞这个东西，硬件是绕不过去的门槛。
我咬牙在云上租了块A100。这租金，心里是淌血的，但没办法，工欲善其事。接着就是最核心的步骤：喂数据。我把过去五年来，所有博客的实践记录、技术笔记、甚至还有一些没发出来的手稿，差不多两百多万字，全部一股脑儿扒下来。
这一步，是最费时间的。那些数据格式五花八门，有Markdown、CSV，还有手写的TXT笔记，乱七八糟。我花了快半个月，几乎是一字一句地在清理脏数据，把那些不完整的、有明显格式错误的、与主题不相关的，全部剔除干净。这个基础工作要是做不后面模型学出来就是个“傻子”。
实践过程：从“小徒弟”到“老油条”的迭代
T-Mod的第一个版本，我叫它“小徒弟”。那表现叫一个灾难。我选用了现在流行的LoRA方法去微调模型，想着能省点资源。结果参数设置得太保守，训练了三天，它说话还是一个通用AI的腔调，根本没学到我粗糙直白的那种“老头”味儿。
我立刻停掉，觉得不能这么拖下去。我把学习率调高了一倍，Batch Size也拉到了我能承受的极限，想让它学得“猛”一点。这是第二次尝试，效果有点过了。这一次，它开始胡言乱语，出现了严重的幻觉，能把我几年前的一个小项目吹得天花乱坠，完全脱离了实际的技术细节，看得我直冒冷汗。
我意识到问题出在哪儿了：不是模型不行，而是我给的数据里，“人味儿”和“实战味儿”还不够浓。纯技术文档太多，口语化的交流和思维逻辑的体现太少。我赶紧又把我在知乎、B站评论区、还有几个私人群里的聊天记录，全部筛选并整合进去，数据量又提了一截。
这回我换了个思路，不只调整模型权重，我开始专注于指令微调（Instruction Tuning）。我手写了上千条“问答对”，都是模拟读者问我问题，然后我用一个成熟博主的口吻去回答。这条路非常耗费精力，但必须这么做，才能把我的知识和我的思维方式，硬生生地“刻”进去。这回重启，前前后后又耗费了整整一周的时间。
为什么非得自己折腾，而不是用现成的？
你们可能要问，这么折腾，图什么？用现成的工具，不省心多了？因为我吃过亏，这个亏，我印象太深了。
大概是半年前，一个新来的读者问我一个关于高并发编程的细节，我当时图省事，随手拿了一个商业模型给了一个看似完美的答案，没细看就直接复制粘贴发过去了。结果那个答案错得离谱，在几个关键的技术细节上完全是谬论。那个读者直接在评论区点名批评，说我“不负责任，不如不写”。
那件事对我打击很大。那一瞬间，我一下子就回想起我刚开始写博客时，有个技术老前辈对我文章里的一个错误，也是这么直言不讳地指出来，当时我年轻气盛，还回怼了人家。后来才发现自己错得彻底。这事儿像一根刺，让我明白了，在技术圈里，我的信誉和我的实践记录，比什么都重要。我不能把我的信誉，交给一个我控制不了的黑箱。
最新版本：《那位新老师》第四代
现在的“最新版本”（也就是这个T-Mod第四代）终于能用了。它说话的语气，对技术问题的理解，甚至连某些不经意的口头禅，都能跟我本人有八九分相似。这个“新老师”帮我过滤、分类和总结了海量读者消息和后台数据，让我能把更多精力放回新的实践和记录上。
我的实践证明了：要定制一个真正能用的、有“人味儿”的工具，就不能偷懒。这个过程从零开始，中间无数次想直接放弃，但最终还是跑通了。我还在继续微调，目标是让它完全取代我的初级回复工作。下次再跟大家聊聊，我是怎么部署它并把它集成到我的后台的。一步一个脚印，慢慢来。