北京
南非的《个人信息保护法》（POPIA）有个让技术团队头疼的要求：不是问"你的模型好不好"，而是问"你能不能证明输出内容逐条对照条款验证过，并且拿出验证凭证"。
现在多数团队的应对方式是什么？调用GPT-4当裁判，提示词里提一下POPIA。这不是合规，是碰运气——结果不确定、个人数据跨境传输、还没法留痕。
我换了个思路：用7条POPIA条款微调了一个本地自然语言推理（NLI）交叉编码器模型，Apache 2.0开源，量化成ONNX格式，每次CI流水线自动跑分拦截。
结果？在固定的150对测试集上，宏平均F1分数提升29.6个百分点，7个条款全部进步，没有一项倒退。模型体积79MB（INT8量化CPU版），单次推理约15毫秒，零API调用。
为什么选NLI，不用提示词裁判
自然语言推理是个老派、狭窄、无聊的任务：给定前提和假设，返回前提蕴含假设的概率。交叉编码器干这事已经十年，输出完全确定。
把"这段文字是否符合POPIA的同意条款"重构成NLI问题：
• 前提：大模型的输出内容
• 假设："该文本仅在获得明确、知情、主动选择加入的同意后，才收集个人信息"
你就能得到一个0.0到1.0的确定分数，靠一个轻量ONNX模型本地完成，不用把客户数据发给第三方API。
但有个问题：现成的NLI模型是在SNLI/MNLI数据集上训练的。它们擅长判断"一只狗在公园玩"是否蕴含"一只动物在户外"，碰到"本消息确认您的购买；我们将按隐私政策处理您的数据"是否蕴含"该文本在收集个人信息前获得明确选择加入同意"——就完全抓瞎。
现成模型在POPIA条款上的宏平均F1：0.517。其中"一般处理"和"数据主体权利"两个条款只有0.400，跟抛硬币差不多。
所以我动手微调了。
训练数据：180对人工编写，零抓取
这部分可能没人爱听：训练数据是我手写的。
7个条款——同意、最小化、安全保障、泄露通知、跨境传输、一般处理、数据主体权利——每个配少量正例（符合条款的文本）、少量反例（违反条款的文本），再加改写变体。总共约180对。
为什么坚持手写：
• 抓取的法条文本分布不对。我的用户不是在写法规，是在写客服回复、KYC确认、泄露通知邮件。我需要的是"大模型生成风格的文本"，不是"法案风格的文本"。
• 合成数据会污染评估。如果GPT-4写训练数据、又用GPT-4验证生产环境的输出，我测的是GPT-4的自洽性，不是POPIA合规性。
• 180对足够微调7条款的交叉编码器。基础模型本来就会英语，我要教的是窄域判断。
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