LLaMA-Factory微调后模型输出全是乱码，有人遇到过吗？

loss曲线降了不代表学对了，这种乱码八成是tokenizer和special token没对齐，Qwen2的chat模板里有些特殊token你没加，模型把正常token全映射到未知字符上了。你检查下保存和加载的时候有没有带tokenizer文件，另外200条数据训3个epoch对LoRA来说可能太猛了，lr降到1e-4试试。我之前也踩过这坑，最后发现是数据里混了没清洗的HTML标签，模型学了一堆乱码特征。

这种乱码八成是tokenizer和模型没对上，试试加载时加个trust_remote_code=True。

loss降但乱码也可能是数据里混了特殊字符，清洗下看看。

这情况多半是tokenizer和词表对不上，试试加载时加个trust_remote_code=True，或者检查下base_model路径对不对。

loss曲线下降只能说明模型学到了训练集里的某种模式，但生成乱码多半是tokenizer和特殊token没对齐。你检查下数据集里有没有把system和user的格式写对，Qwen2对chat template很敏感，格式错一个字符就容易崩。另外rank值不用太纠结，8-16都行，倒是学习率2e-4对7B来说偏高了，降到1e-5试试。我之前也遇到过类似情况，把数据里所有特殊符号清洗一遍后就好了，你可以先拿几条数据跑个eval看看是不是所有输出都这样。

loss曲线下降但生成乱码，大概率是tokenizer和模型不匹配，你检查下数据集里的特殊token是不是被转成id了，或者模板里混入了不可见字符。我之前用别的框架也遇到过，最后发现是json里多了个BOM头。另外200条数据3个epoch对7B来说有点少，rank值一般8-16就够，太高反而容易过拟合。你可以先拿官方数据集跑通流程，再换自己的数据排查。

loss下降不代表模型真的学到了东西，200条数据对7B模型来说太少了，LoRA微调很容易过拟合到噪声上。你试试把学习率降到1e-5以下，或者干脆用全量参数微调的极小步数跑一下，看输出是否正常。另外检查下tokenizer的special token有没有被意外改动，乱码符号有时候是词表对齐问题。

loss曲线降了但生成乱码，多半是tokenizer和模型没对齐，检查下chat_template或特殊token。

大概率是tokenizer和模型没对齐，检查下微调时用的模板和推理时是不是同一个。

loss降不代表学对了，拿原始模型输出对比下，先排除生成参数问题。

loss降了不代表学对了，八成是tokenizer没对齐或数据里有特殊字符，检查下数据集编码和prompt模板吧。

我之前也撞到过一模一样的情况，最后发现是tokenizer的问题，不是超参数的锅。你那个乱码看起来像是模型在解码时把embedding矩阵的某些维度搞坏了，LoRA的rank值一般不会直接导致这种输出。建议你先检查一下数据集的格式，特别是看有没有空行、特殊符号或者不匹配的system/user/assistant标签，Qwen2对聊天模板的要求挺严格的。另外200条数据跑3个epoch确实太少，但loss下降说明模型在收敛，你可以试着把learning rate降到1e-5左右，或者把max length设小一点，有时候长文本截断会生成奇怪的unicode。还有一种可能是你加载模型时没有设置trust_remote_code=True，导致某些tokenizer映射错乱。最后可以试试不用微调，直接用原模型生成一段随机文本，如果输出正常那就是训练流程的问题，如果也乱码那多半是环境配置炸了。

loss曲线降了但生成乱码，我赌五毛是tokenizer和词表没对齐，LLaMA-Factory有时候会自动改special token，你检查下微调后的tokenizer_config.json，尤其是pad_token和eos_token的设置。另外200条数据跑3个epoch有点容易过拟合，学习率2e-4对LoRA来说也偏高了，试试降到1e-4，rank值倒是没那么敏感。我之前碰到过类似情况，最后发现是数据里混了没清洗的HTML标签，模型把那些符号当成了正常输出，你翻翻原始json里有没有特殊字符。

另一个思路是，先不加载微调权重，直接用原模型生成一次，排除是不是环境问题。如果原模型正常，那基本就是微调环节的事儿了，建议把save_strategy改成steps，每50步存一个checkpoint，然后逐个加载测试，这样能定位到是哪一步开始崩的。乱码里全是“�”这个字符，大概率是UTF-8编码被截断或者双重编码了，你试试把数据文件另存为UTF-8 without BOM格式。

loss在降不代表模型学到了东西，尤其是200条数据太少，大概率是过拟合到噪声上了，乱码字符可能是tokenizer没对齐，你检查下数据集里是不是混了特殊符号或者没清洗干净。另外2e-4对LoRA来说偏高了，试试降到1e-4或者5e-5，rank值先保持默认的8别动。我之前也遇到过类似情况，最后发现是json里有个字段的换行符没转义，模型直接学崩了。你先把生成参数里的repetition_penalty调高到1.5看看，如果还不行就换个干净的小数据集跑个5步验证下流程。

八成是tokenizer和模型没对齐，或者数据里混了特殊字符，检查下json的结尾符和template吧。

loss曲线降了但生成乱码，大概率不是学习率的问题，我怀疑是tokenizer和special token没对齐。你检查下数据集里有没有特殊字符或者emoji，Qwen的tokenizer对生僻unicode挺敏感的，我之前也遇到过类似情况，清洗数据后就好了。另外rank值一般16-32就够，你设的多少？还有200条数据跑3个epoch有点少，但也不至于乱码，建议先拿官方数据集跑通流程再换自己的。

之前跑Bloom也出过类似问题，最后发现是tokenizer和模型base没对齐，你试试加载的时候显式指定trust_remote_code=True，或者检查下数据里有没有特殊字符被转义了。另外200条数据跑3个epoch确实容易过拟合，rank值我一般32就够，但loss降不代表生成对，建议先拿原始Qwen2跑同一条prompt对比下是不是基座本身输出就异常。

我怀疑可能是你json的system和user角色字段名跟模板不匹配，LLaMA-Factory对格式要求挺严的，少个冒号都会静默出错。学习率2e-4对7B来说偏高，降到1e-5左右试试？还有乱码如果是重复的unicode替换符，大概率是tokenizer把输入编码搞坏了，你检查下数据保存时的编码是不是utf-8，别用记事本默认的ANSI存。

之前我调LLaMA-Factory也踩过数据格式的坑，官方示例里每条要带“instruction”和“output”，你只给了对话轮次可能被当成多轮模板解析了。建议直接跑一下仓库里的样例数据，确认能正常生成再换自己的。rank设8-16通常就够，太高反而学乱了，另外你loss曲线要贴出来看看是不是收敛到某个异常值。

loss曲线下降但输出乱码，大概率是tokenizer和模型不匹配，或者数据里混入了异常字符。你检查下json里有没有特殊符号或没转义的引号，我之前碰到过一次是数据里有个emoji把分词搞崩了。另外200条数据训3个epoch有点少，可以试试把学习率降到1e-4，LoRA rank别超过16，先跑通小规模验证集再说。如果还不行，看看是不是加载模型时base_model和adapter版本对不上，重下个干净权重试试。

我之前也碰到过一模一样的情况，loss降了但输出全是乱码，后来发现是tokenizer和模型不匹配，你检查下加载模型时有没有指定正确的chat_template，Qwen2要用它专用的那个。另外200条数据跑3个epoch有点过拟合了，LoRA rank设成8或16试试，学习率降到1e-4可能更稳。还有个坑是json格式里如果只有单轮对话，有些框架会默认当多轮处理，导致输入输出错位，你确认下每条的“conversations”结构是不是标准的。

loss曲线降了不代表模型真的学到了东西，200条数据训练3个epoch很容易过拟合到噪声上，而且2e-4的学习率对LoRA来说偏高了，建议先降到1e-5试试。另外检查下tokenizer和模型base是否匹配，Qwen2的chat模板和微调格式不一致也会导致生成乱码。我之前遇到过类似情况，最后发现是数据集里response字段没加<|im_end|>特殊token，你确认下自己的json是不是严格按照官方格式来的。

我之前也踩过类似的坑，loss降了但生成乱码，大概率是tokenizer和模型不匹配，比如微调时用了不同的chat template或者special token没处理好，建议检查下数据里有没有异常字符或者未转义的符号。另外200条数据确实太少了，LoRA在这种数据量下很容易过拟合到噪声，rank值倒不是关键，先把学习率降到5e-5试试。还有个笨办法，直接用原始Qwen2跑同一批测试prompt，如果也出乱码那就不是微调的锅，是环境或加载的问题。

loss曲线下降只能说明模型在拟合训练集，但生成乱码多半是tokenizer和模型不匹配导致的，你看看是不是加载的时候base模型和adapter用的tokenizer不一致。另外200条数据太少，LoRA rank设8以下试试，学习率2e-4对7B来说偏高，建议降到1e-5。我之前也遇到过类似情况，把数据集里特殊符号清一遍，用官方格式重新转成sharegpt样式就好了。