代码大模型微调：深夜调试引发的思考
上周排查一个生产环境问题，凌晨三点盯着日志里那段自动生成的SQL语句发愣。模型确实生成了语法正确的代码，但它把用户订单表orders和日志表event_logs做了笛卡尔积——一个初级开发者都不会犯的错误。那一刻我意识到：通用大模型能写代码，但不理解你的业务表结构。这就是我们今天要聊的话题：如何让大模型真正理解你的代码上下文。
为什么通用代码模型不够用
你试过用ChatGPT生成数据库操作代码吗？它写得挺漂亮，但一旦涉及你项目里特有的DTO命名、内部工具类调用、或者公司那套独特的权限校验框架，模型就开始胡言乱语了。这不是模型能力问题，是它没见过你的“方言”。
我们团队用的Java实体类后缀统一叫DO而不是Entity，就这一个区别，通用模型生成的MyBatis映射文件全是错的。更别说那些内部中间件API、祖传的工具方法、还有那套写了十年的业务状态机——外部模型根本不知道这些存在。
微调准备：别急着动手
先冷静，微调不是万能药。如果你的问题只是想让模型记住几个API签名，加个向量检索可能更划算。但如果你需要模型深度理解这些模式：
- 项目特有的设计模式（比如你们团队钟爱的Builder变体）
- 领域特定的代码约束（金融行业的金额计算规范）
- 团队约定的异常处理流程
- 遗留系统的接口适配模式
那微调值得考虑。我们去年微调过一个模型专门处理老旧ERP系统的适配代码，生成代码的可接受率从35%提到了82%，省下的时间够喝三个月咖啡。
数据准备：脏活累活在这里
收集代码数据时最容易犯的错：直接dump整个Git仓库。你会收获一堆测试文件、配置文件、自动生成的代码——这些垃圾进去，模型就废了。
我们踩过的坑：
- 只保留核
