1.7B 模型微调成搜索子代理：答对率 50%→94%，零幻觉
MuzafferMahi · reddit · 2026-11-07
- 作者基于 LFM3-1.7B 微调出 Obsessive-1.7B（仅 1.1 GB），专职做一件事：接收事实性问题、调用一次 websearch、返回短答案 + 逐字引用 + URL，找不到就明确说 "Not found in the search results"，设计为挂在大模型下的搜索子代理而非聊天模型。
固定结果基准（131 道 held-out SimpleQA，其中 29 题已从结果中删掉答案）：
- 答案存在时找到率：50% → 94%
- 答案不存在时正确说 "not found"：0% → 100%
- 编造答案：10% → 0%
- 中位耗时（RTX 4060 笔记本）：5.1s → 2.0s
真实 Wikipedia 搜索（120 问 + 40 个多事实请求）：回复率 38% → 100%，多事实请求完成 1/40 → 40/40；基座模型靠多轮搜索在原始正确数上略胜（37/120 vs 24/120），但 62% 的情况耗尽轮次什么都没返回。
已知问题：只支持单轮对话、会把转述当事实、约 1/10 实际存在答案误报 not found、偶引相邻事实、仅英文。
训练细节：LoRA rank 16，约 9k 条工具调用对话，在一台 RTX 4060 笔记本上完成；数据来自 Wikipedia 与 FineWeb 页面，每个答案和引用都验证逐字出现，约四分之一教 "not found"。已发布 HF 与 GGUF 版本，仓库含 Pi/OpenCode/Hermes 配置和无密钥 Python 脚本。
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