最近在试着微调Llama3-8B做中文客服问答，用了HuggingFace的PEFT库跑LoRA。我看网上有人用rank=8，有人用rank=64，甚至有说rank=2和rank=128的，差距太大了。我试了rank=16，loss倒是降了，但生成结果经常重复或者答非所问，感觉像没学进去。想问问实际项目中，rank值到底怎么选？是不是跟任务复杂度、数据量大小有关系？还有，有没有什么经验法则，比如数据量少就选小rank？或者说rank太大反而容易过拟合？求真实踩坑经验，不要纯理论。
最近在试着微调Llama3-8B做中文客服问答，用了HuggingFace的PEFT库跑LoRA。我看网上有人用rank=8，有人用rank=64，甚至有说rank=2和rank=128的，差距太大了。我试了rank=16，loss倒是降了，但生成结果经常重复或者答非所问，感觉像没学进去。想问问实际项目中，rank值到底怎么选？是不是跟任务复杂度、数据量大小有关系？还有，有没有什么经验法则，比如数据量少就选小rank？或者说rank太大反而容易过拟合？求真实踩坑经验，不要纯理论。
我试过rank=16和32，客服场景数据量两万条左右，16确实容易复读，调到32明显稳一些。感觉跟数据多样性关系更大，光看量没用，重复话术太多小rank就够。另外你loss降但答非所问，可能是target module只加了q,v，把k,o和mlp都加上试试，比调rank管用。过拟合我倒没太遇到，early stopping盯着验证集就行。