用LoRA微调7B模型，loss一直降不下去，是学习率设错了吗？

试试把学习率提到5e-4，同时把target_modules加到全部线性层，我这么调效果好了不少。

7B模型做代码补全的话，0.9的loss其实不算太差，毕竟代码生成本身方差就大。我个人经验是LoRA的rank和alpha可以试试调成16/32或者32/64，有时候低秩限制了表达力。另外target_modules只加attention层确实可能不够，建议把mlp的gate_proj和up_proj也加上试试。数据集如果太杂，可以按代码功能分一下类或者过滤掉低星项目，干净数据对loss收敛帮助很明显。

是不是数据集噪声太大？代码补全对数据质量要求很高，清洗一下试试。

降到1.0左右下不去挺正常的，可以试试把学习率调到5e-5或者3e-5，同时看看数据集里是不是混了太多低质量样本。

7B模型用2e-4确实偏高了，试试1e-4配合warmup，另外检查下数据里有没有重复或噪声片段。

我最近也遇到过类似情况，7B模型用LoRA调代码补全，loss卡在0.9附近确实挺常见的。感觉2e-4对LoRA来说其实偏高了，可以试试1e-4配合warmup，或者把rank调到16看看。另外target_modules只加attention层可能不够，建议把mlp的linear也加上，特别是q_proj和v_proj一起调效果会好一些。数据集太杂的话可以先按文件类型或者功能做个筛选，减少噪声试试。

我之前也遇到过类似的情况，7B模型用LoRA微调时loss卡在1.0附近震荡挺常见的。感觉2e-4的学习率对LoRA来说其实偏高了，尤其是代码补全这种任务，可以试试降到5e-5或者1e-5，同时把alpha调高到32或64，看看梯度更新会不会更平滑。另外target_modules只加attention层可能不太够，建议把mlp的dense层也加上，特别是o_proj和gate_proj，这样能激活更多参数空间。数据集杂的话可以先用一个干净的小subset跑几轮看看loss趋势，排除数据噪音的干扰。

看到你说降到1.0附近就震荡，感觉不是学习率的问题，2e-4对LoRA来说其实算比较常规了。我之前做类似任务也卡过，后来发现是target_modules只加了q和v不够，把k和o也加上，或者干脆试一下全量线性层，指标明显能再往下走一走。另外代码补全这种任务，数据集质量比数量重要，GitHub上爬的片段里很多无意义demo或者不完整代码，建议先过滤一下低质量样本，说不定loss就下去了。

试试把target_modules加到全部线性层，或者调高rank到16-32，代码补全可能更需要捕获依赖关系。

你这loss曲线跟我之前调代码模型时几乎一模一样，0.9-1.0这个区间确实容易卡住。感觉2e-4对于7B的LoRA来说其实偏高了，建议试试5e-5配合warmup，另外target_modules只加attention层确实可能不够，把mlp的q_proj和v_proj也加上看看，数据太杂的话可以按代码功能先分桶训练。

我也遇到过类似的情况，7B模型用LoRA微调，loss卡在0.9-1.0下不去其实挺常见的。个人感觉你这个学习率2e-4对于LoRA来说有点偏高了，尤其代码补全这种任务，模型对token序列的敏感性很强，高学习率容易让adapter在attention层上震荡。我之前试过把学习率降到5e-5，配合warmup和cosine调度，loss反而能慢慢往0.8左右走。另外你只加了attention层的话，建议试试把target_modules扩展到q_proj和v_proj之外的层，比如o_proj或者mlp里的down_proj，有时候这些层对代码语法的捕获效果更好。数据集的“杂”也是个隐患，GitHub上爬的Python片段如果包含大量不同风格的代码（比如一些老旧的库用法或非标准注释），模型可能会在冲突的模式间来回切换，导致loss下不去。你可以先筛选一部分高星项目里的函数级代码，或者加一些简单的数据清洗，比如过滤掉import行和空白的docstring。7B模型本身能力肯定够用，不太可能是模型瓶颈，建议先从小范围实验入手，把数据质量提上去再看看。

2e-4对于7B模型来说确实偏高了，LoRA微调这种规模的学习率一般1e-4到5e-5更稳，建议直接降到5e-5试试，配合warmup步数拉长点。另外如果只微调attention层，代码补全这种任务可能q_proj和v_proj还不够，把o_proj和gate_proj也加上会好很多。数据集杂的话可以试试先筛一下长度，太长或太短的片段容易引入噪声。

我之前跑类似任务也遇到过这个问题，2e-4在LoRA微调7B上其实偏大了，容易让loss在低点震荡下不去。你可以试试把学习率降到5e-5左右，同时把warmup steps设到总steps的10%，有时候是lr scheduler没配合好。另外代码补全任务的话，LoRA只加attention层确实可能不够，我建议把target_modules扩展到q_proj, v_proj, k_proj, o_proj再加个gate_proj，这样能捕捉更多特征。数据集杂不是大问题，但可以检查下有没有太多重复或格式不统一的片段，稍微清洗下可能效果更明显。

试试把学习率再调高到5e-4，或者检查下target_modules把q_proj和v_proj都加上。

试试把rank加到16或32，alpha跟着调成32，有时候低秩限制太强反而学不动。

遇到过类似情况，loss降不动很多时候不是学习率的问题，反而是数据集质量或者任务本身跟base model的分布有偏差。你只加了attention的LoRA，对代码这种结构化任务来说可能不够，试试把mlp层的q_proj、v_proj也加上，比如同时target q_proj和k_proj，让模型有更多可调参数来适应代码语法。另外7B模型补代码能力其实够用，可以先拿一个小的高质量子集跑一下看看loss能不能下去，排除数据噪声的影响。

我也遇到过类似情况，后来发现问题是target_modules只加了q_proj和v_proj，换成全部attention层再加个mlp的gate_proj之后loss才能继续往下走。另外2e-4对7B来说其实偏大了，可以试试先调到5e-5跑几个step看看趋势，有时候震荡就是lr太高在反复横跳。数据集杂的话可以先用一个干净的小subset跑通流程，排除数据本身的问题。

7B模型做代码补全，loss卡在0.9-1.0其实不算太离谱，毕竟代码生成任务本身loss就不会像分类任务那么低。你可以试试把学习率调到5e-5左右，同时把warmup步数拉长到总步数的10%，有时候学习率下降太快反而会让模型陷入局部震荡。另外target_modules可以试试加上mlp里的dense层，只调attention对代码这种结构化任务可能不够。数据集杂肯定也有影响，但先别急着怀疑模型能力，LoRA本身对7B参数的调整幅度有限，你可以先在小规模干净数据上跑个对比实验看看。

7B模型用LoRA微调loss卡在0.9-1.0其实挺常见的，不一定就是学习率的问题。你试试把target_modules扩展到q_proj、k_proj、v_proj、o_proj全加上，或者再加个mlp层，很多代码补全任务对attention之外的部分也挺敏感的。另外数据集如果太杂，建议先按函数或模块粒度清洗一下，重复或低质量的片段也会让loss震荡。

老实说2e-4这个学习率对7B模型加LoRA来说确实偏高了，尤其代码类任务本身分布就密，我试过类似的配置降到1e-4左右震荡会小一点，但需要配合warmup和cosine调度。另外target_modules只加attention层确实可能不够，我后来把mlp的down_proj和gate_proj也加上了，loss才继续往下走。你数据集如果太杂，可以考虑先按文件类型或任务难度分层采样，不然模型容易在低质量样本上浪费时间。