用LoRA微调Qwen2.5-7B，loss降不下去怎么办？

建议先调高rank到32再试，5000条SFT数据量确实偏紧，继续预训练性价比不高。

代码审查术语占比高，loss卡住多半是tokenizer没覆盖，检查下词表里代码符号是不是没处理好。

loss卡2.3多半是lr偏高或数据分布太杂，试试warmup+cosine调度，rank提到16，先跑3个epoch看趋势。

代码审查这种强格式任务，建议先用领域语料继续预训练几百步再SFT，5000条直接微调确实容易欠拟合。

说实话2.3这个loss卡住我太熟了，之前微调法律NLP模型也这样，后来发现是数据集里噪声样本太多，清洗一遍直接掉到1.8。你那个5000条如果是自己标的，建议先抽100条看看标注一致性，代码审查这种任务主观性很强。另外lr用1e-4配rank8确实有点赌，我一般会先跑个500步扫一下lr，1e-4、5e-5、2e-5都试试，看曲线趋势再定。继续预训练倒不急，你数据量不够反而容易灾难性遗忘，先把SFT的输入格式和标签质量搞扎实，BLEU这种指标对生成式问答参考性也弱，不如直接看几个case找共性错误。

说实话2.3这个loss卡住，我第一反应不是数据量的问题，5000条做领域适配其实够用了，更可能是你数据本身的学习难度和LoRA的配置不匹配。你试试把rank提到16或者32，同时关注下是不是只有最后一两层在学到东西，有时候rank太低，底座模型对代码审查这种专业格式的表示能力根本转不过来。另外我注意到你说lr调到5e-5反而更差，这挺反常的，除非是你数据里存在大量互相矛盾的标注，比如相似问题给了不同结论，模型在努力平均这些冲突，loss自然下不去，建议你抽几十条看看最近邻样本的标签一致性。还有就是别光看loss和BLEU，代码审查问答这种任务，你可以手动检查几个case，看模型是格式错了还是语义理解偏了，这能帮你判断该加数据还是调参。至于继续预训练，我觉得如果你的数据是纯代码片段而不是对话形式，那先做几步Causal LM的继续训练确实有帮助，能让模型先适应你的文本分布，再上SFT会顺很多。但更关键的是检查下你的数据预处理，是不是prompt里把代码和问题拼得太长导致有效序列被截断了，Qwen对长上下文敏感，截断位置不对会直接让loss居高不下。最后建议你跑个两三百条的极小实验，把lr调到2e-4配合warmup看能不能快速降到1.8左右，如果能，说明你主实验的优化器状态有问题，比如没重置或batch size太激进。

rank=8对7B模型太小了，试试32或64，loss卡住多半是容量不够。

5000条数据做代码审查问答，10个epoch确实有点多了，loss卡在2.3附近很可能是过拟合前就学不动了。建议先降到3个epoch以内，把lr再压到2e-5试试，同时检查一下数据格式，instruction和response是不是分得太随意，LoRA对模板挺敏感的。rank=8可能也偏小，代码领域语义跨度大，可以试试16或32，顺便把target_modules扩展到q_proj以外的层。至于继续预训练，除非你们有大量未标注的代码语料，否则直接SFT一般够用，先别急着上CPT。

loss卡在2.3不动其实挺典型的，我上次用LoRA微调Qwen2.5-7B做法律问答也遇到过类似情况。你rank=8说实话有点小了，这种领域差异比较大的任务，rank至少拉到32或64试试，不然LoRA能学到的信息容量太有限。学习率1e-4对LoRA来说其实不算离谱，但你得配合warmup和cosine调度，直接恒定的lr很容易在前期就把adapter推到局部最优。5000条数据不算特别少，关键看质量够不够干净、格式统一不统一，代码审查这种任务如果问题和答案的模板太乱，模型很难学到有效模式。至于要不要继续预训练，我个人觉得如果base模型本身对代码理解还行，直接SFT通常够用，继续预训练那套成本高得多，而且5000条做下去也喂不饱。你可以先把验证loss和训练loss一起打出来看看，如果训练loss也降不下去，那多半是优化配置的问题，不是数据量的事。

loss卡在2.3不动，感觉更像是模型没真正在学你的数据分布，可以先把训练集丢进去过拟合一下，看loss能不能降到接近0，降不下去基本就是代码或者数据格式有问题。5000条做代码审查问答其实不算特别少，LoRA rank=8可能偏小，试试调到32或64，target_modules也确认下有没有覆盖到qkv和mlp。学习率1e-4对7B来说有点高，容易震荡，可以配cosine加warmup再试。至于继续预训练，除非你们内部代码语料跟通用语料差异特别大，不然直接SFT一般够用。

loss卡在2.3确实挺典型的，不过10个epoch对5000条数据来说可能有点多了，LoRA在小数据集上很容易过拟合，你可以看看训练loss和验证loss是不是早就分叉了。rank=8对代码领域可能偏小，代码任务里结构信息比较多，试试rank=16或32，同时把lora_alpha相应调大。lr=1e-4对LoRA来说不算离谱，但Qwen2.5本身可能已经见过不少代码，你的数据又是内部审查问答，分布差异大，loss降不下去也可能是模型在“对抗”新格式。bleu 0.12偏低不一定全是模型问题，得看你的参考答案是不是太开放，bleu对代码这种多解任务本来就不太友好，换成rouge或者直接人工看几个case更靠谱。至于继续预训练，5000条做领域自适应预训练基本不够，容易灾难性遗忘，直接SFT更稳，但可以把数据里的问题和答案拼成更接近预训练格式的样本。排查的话先冻结一部分层试试，再检查一下tokenizer有没有加special token，还有没有把padding token的loss mask掉。

5000条数据跑10个epoch确实容易过拟合，loss卡住不动可能不是学习率的问题，而是LoRA的rank=8对7B模型来说容量太小了，试试调到32或64。另外你确认下数据格式有没有问题，Qwen2.5的chat template如果没对齐，loss确实降不下去。领域微调一般不用继续预训练，直接SFT就够了，5000条够用，关键看数据质量和prompt构造。

loss卡在2.3不动，我第一反应是数据格式或者label mask的问题，你确认下是不是只有answer部分算loss？5000条做代码审查其实不算太少，但10个epoch确实容易过拟合，可以看看验证loss是不是反而在涨。lr 1e-4对LoRA来说偏高了点，试试2e-4配cosine加warmup，或者降到1e-5再跑跑看。至于继续预训练，除非你的领域术语跟通用语料差特别多，不然直接SFT一般够用，先把数据质量和格式排查清楚比加预训练更划算。

5000条跑10个epoch确实容易过拟合，loss不降可能不是lr的事，先看看数据里有没有重复或者格式问题。