超级感谢您的耐心回答！经过验证，（使用V100任务+V100模型，为Jetson target生成程序），迁移到Jetson的程序的确能够正确运行。反应到程序，就是

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接着，我将这批在Jetson上测得的、带有真实latency的数据作为示范数据，对clm_gen_best_v100模型进行了一次SFT。但正如您所预料，也验证了我的一个猜想：由于初期的数据量过少（仅有几十个成功生成的有效方案），新微调出的模型出现了严重的过拟合，在bert_base上的端到端性能反而大幅下降，且性能抖动（标准差）巨大。

虽然还没来得及尝试使用ansor对比实验结果，但目前的这个结果引发了我一个新的、更深层次的思考，希望能听听您的宝贵意见：

我的核心问题是关于如何正确地将您提供的V100模型适配到新硬件上。

我是否可以这样理解：

将您预训练的clm_gen_best_v100模型，不看作一个针对V100的“最终成品”，而是一个已经学习了张量程序优化通用“语法”和“模式”的、强劲的预训练基座（进阶的 TLM-base）？

基于这个思想，我的下一步计划是：
在Jetson上持续地进行“生成-测量”循环来扩展示范数据集，然后用这份不断增大的、纯正的Jetson数据集，对clm_gen_best_v100这个“基座”进行多轮次的、持续的SFT迭代优化。我的期望是，通过这种方式，模型能够逐渐“学会”Jetson的硬件特性，在保留其强劲v100通用知识的同时，也成为一个Jetson平台上的优化器。

请问这个“将V100模型作为通用基座，通过在新硬件上迭代SFT来逐步适配”的思路，是否是符合TLM设计思想的正确路径？

这个思路进一步引出了一个关于模型容量和知识兼容性的问题：
①如果我用上述方法成功训练出一个精通Jetson的模型，它原来对于V100的优化能力是否会下降（即发生“灾难性遗忘”）？
②或者说，TLM的架构的设计，是否能够通过Prompt中的target信息，来有效地区分和调用不同硬件的知识库，从而实现单一模型对多硬件平台的良好兼容？

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