微调7B模型做代码补全，loss降不下去还过拟合，求指点

几百个函数确实太少了，代码补全想靠这点数据让loss降到很低基本不现实，模型很容易就把训练集背下来了。你可以试试把爬来的函数按项目切分train/val，防止同源泄漏，不然验证集指标虚高或者虚低都说不准。rank=8其实够用，重点该放在数据增强上，比如把函数拆成prompt-completion对、加些docstring转代码的样本。另外BLEU对代码补全不太合适，换成exact match或者edit distance可能更能反映真实效果。

几百个Python函数确实太少了，7B模型就算用LoRA也容易记住训练集那点模式，loss卡在2.8不掉很可能不是优化问题，而是数据多样性不够撑起泛化。rank=8其实对代码任务偏小，但24G卡上7B想上rank=16确实吃紧，可以试试gradient checkpointing加更小的batch size，或者换QLoRA 4bit量化来腾显存。BLEU 0.4在代码补全上不算特别差，但验证loss回升就是典型过拟合信号，早点停或者加weight decay会更实际。数据这块建议至少上千个函数，而且别只爬同一种风格，注释、docstring、不同复杂度都要有。基座模型换不换得看你显存预算，CodeLlama或DeepSeek-Coder这类代码专精的会比通用7B在同样数据上收敛更稳。另外可以试试把补全任务改成更细粒度的token预测，比如只算补全部分的loss，别让前面的代码上下文稀释了梯度。

刚入门，这个对我帮助很大。

几百个函数确实太少了，7B模型光靠这点数据很容易记住训练集。可以试试用代码大模型生成一些相似函数做数据增强，或者直接拿StarCoder这类代码基座来微调，比通用模型收敛快不少。rank=8其实够用，显存爆的话试试梯度检查点加bf16，24G跑rank=16应该能撑住。另外验证集BLEU 0.4对代码补全来说不算离谱，可以看看具体生成样例，有时候指标低但实际补全效果还行。

几百个Python函数确实太少了，7B模型哪怕只调LoRA也容易记住训练集，loss卡在2.8不降很可能不是优化问题，而是数据多样性不够撑起这个任务。你验证集BLEU 0.4其实不算太差，但训练loss继续降验证loss反弹就是典型的记忆而非泛化，加dropout和减lr只能缓解不能根治。rank=16爆显存的话可以试试只对attention的qv加LoRA、把gradient checkpointing打开，或者用qlora 4bit量化基座，24G跑16 rank应该能撑住。另外数据这块建议别只爬函数体，把docstring、调用上下文、甚至函数签名补全的样本也混进去，几百条扩到几千条质量比数量更重要。还有个思路是换更小的基座比如1.5B或3B，代码补全这种任务小模型微调反而更容易收敛，7B在小数据上过拟合风险本来就高。你验证集是怎么切的，如果是随机切同分布样本BLEU 0.4可能虚高，试试按项目或按函数复杂度切会更真实。

几百个函数确实太少了，7B模型光靠这点数据微调很容易记住训练集。你试试把数据增强做起来，比如函数改名、加注释扰动、截取不同片段当样本，量级至少上千条再看。rank=8其实够用，问题不在那，24G卡可以试试gradient checkpointing配合rank=16。另外验证集BLEU 0.4对代码补全来说不算离谱，可以看看是不是评估方式偏严了，换成pass@k或者编辑距离可能更直观。