LLaMA-Factory微调后模型输出全是乱码，有人遇到过吗？

试试检查tokenizer和模型是否对齐，我上次也这样，是tokenizer没加载对。

我之前也踩过类似的坑，建议先检查一下tokenizer和模型的词汇表是否对齐，尤其是你用的Qwen2系列，如果数据集里存在tokenizer没见过的字符，很容易输出乱码。另外200条数据量偏少，学习率2e-4对LoRA来说可能有点高，试试降到1e-4或5e-5，同时把epoch加到5-8轮看看loss有没有更平滑。如果还不行，可以贴一下数据集里的一条完整示例，方便定位是格式问题还是编码问题。

loss曲线下降但生成乱码，很可能是tokenizer没对齐，检查下数据集里特殊token的格式对不对。

我之前也碰到过类似情况，loss下降但生成乱码，后来发现是tokenizer和模型加载时vocab_size没对齐，特别是Qwen2的tokenizer要单独初始化一下。建议你先用原始模型跑一次推理，排除数据集编码问题，再检查下tokenizer的special_tokens是否被意外覆盖了。另外2e-4对LoRA来说偏高，降到1e-4或5e-5试试，rank值32左右一般够用，太高反而容易过拟合小数据集。

我之前也踩过这个坑，多半是tokenizer的问题——微调时用的模板或者特殊token跟Qwen2自带的格式没对齐，导致解码时乱套了。建议先检查下数据集里的对话是不是严格按Qwen2的chat template写的，比如system、user、assistant的role标签要正确。另外LoRA rank用8-16一般够用，200条数据3个epoch也不至于过拟合，可以试试把学习率降到1e-4，顺便看看tokenizer的add_special_tokens有没有设对。

我也遇到过类似情况，后来发现是tokenizer和模型没对齐，特别是用自己数据集时，如果没加special token或padding方向错了，就容易出乱码。你可以先检查下数据预处理时是不是把eos_token或pad_token设对了，再试试把学习率降到1e-4看看。另外200条数据跑3个epoch可能有点少，但乱码通常是预处理问题，不是epoch数导致的。

乱码这个现象我碰过一次，后来排查是tokenizer和模型权重没对齐——你用的Qwen2-7B，checkpoint里有没有漏加载tokenizer的配置文件？有时候自己写json数据集，如果文本里混了特殊字符或者没按模型要求的格式加chat template，生成阶段会直接崩成乱码。LoRA的rank值一般不会导致这种问题，16或32都挺稳的，3个epoch对于200条数据其实偏少，loss下降可能只是拟合了噪音。另一个常见坑是学习率：2e-4对7B模型有点激进，尤其数据量小的时候，试试1e-4或者更低，同时把warmup steps稍微加一点。还有，你数据集里的对话结构是单轮还是多轮？如果不是标准的[{"role":"user","content":"xxx"},{"role":"assistant","content":"xxx"}]这种格式，生成时模型可能拿到错误的输入标记。建议先拿几条数据手动跑一下tokenizer的encode/decode，看是不是原始文本转ID再转回来就乱码了，这样能最快定位是数据问题还是训练问题。

我之前也踩过类似的坑，最后发现是tokenizer的配置问题。微调时如果没正确加载base model的tokenizer，或者数据集里混了特殊字符，输出就容易崩。你检查下数据集的json里有没有非法字符或者编码问题？另外LoRA rank设个8或16就够，太高反而容易过拟合。

我遇到过类似情况，多半是tokenizer和模型没对齐，尤其是Qwen2的tokenizer配置有点特殊，检查下dataset里是不是混入了特殊字符或者空值。另外2e-4对LoRA来说稍微偏高了点，试试降到1e-4或5e-5，rank值用8或16一般不容易炸。loss下降但输出乱码的话，也可能是数据量太少或者编码问题，看看json里的content字段有没有被意外截断。

检查下tokenizer和模型是不是没对齐，分词器加载错了容易出这种乱码。

我之前也遇到过类似情况，后来发现是tokenizer没对齐，微调时用的模板和推理时的模板不一致，导致解码出乱码。可以检查下LLaMA-Factory的dataset_info.json里是否配对了prompt格式，另外200条数据跑3个epoch容易过拟合，建议试试把学习率降到1e-5以下，同时加个warmup。rank值一般8或16就行，太低反而可能让输出不稳定。

loss下降不代表生成质量，检查下tokenizer和模型加载对不对，可能是编码不一致。

loss曲线降了但生成乱码，很可能是分词器没对齐，检查下tokenizer和模型是否匹配。

八成是tokenizer和模型没对齐，检查下数据集编码是不是utf-8，或者试试把learning rate降到1e-4。

我也遇到过类似情况，当时折腾了好久才发现是tokenizer和模型不匹配的问题，你用的是Qwen2自带的tokenizer吗？建议检查一下数据预处理时有没有把special tokens弄乱，尤其是padding和truncation的设置。另外200条数据量偏小，学习率2e-4对LoRA来说可能有点高，试试降到1e-4或5e-5，同时把rank值设成8或16看看效果。loss下降不一定代表生成质量好，有时模型只是在记忆乱码模式。

遇到过类似情况，我怀疑是你tokenizer和模型的embedding层没对齐，尤其是Qwen2的tokenizer对输入格式很敏感，json里的对话字段是不是用了中文标点或者特殊符号？可以检查下数据集里有没有换行符没处理好，我之前因为多了一个空格就爆乱码。另外2e-4对7B模型偏大了，建议降到1e-4或5e-5试试，LoRA rank用8或16就行，太高反而容易出问题。

这个我遇到过，多半是tokenizer和模型没对齐，特别是用自定义数据集时容易踩坑。检查一下你json里的prompt和response是不是用了相同的分词方式，或者有没有混进特殊字符。另外200条数据确实偏少，可以试试把学习率降到1e-4，epoch增加到5-8轮，看看乱码会不会改善。LoRA rank一般设8或16就行，太低太高反而不稳定。

检查下tokenizer的配置，可能和LoRA的target_modules没对上，另外200条数据太少，试试把学习率降到1e-5。

是不是分词器没对齐？微调时tokenizer要跟base模型保持一致，检查下config里的vocab_size。

八成是tokenizer和模型没对齐，检查下数据集里有没有特殊字符或者格式问题。