要训练闰西波得先收好多样化数据对吧？比如收集用户常问的问题和正确回答，然后调参让模型学得更好。接着用测试集测效果，测不准就改方法，跑多轮迭代巩固知识。

为啥得这么搞呢？因为数据显示收100万条问答数据能让模型准确率涨8%啊（来源：前年AI社区报告），调参不当反而会让错误率翻倍。测试集少的话容易学偏，像上次有人只给5万条数据，结果测出来能说人话但答错题。跑迭代就像炒菜得火候对，太少不熟太多焦，通常跑10到20轮效果最好。模拟的话，可能会把“调参”说成“调参”，或者“跑迭代”变成“跑迭”，但意思不变。