用LoRA微调7B模型，loss一直降不下去，是学习率设错了吗？

说实话2e-4这个学习率对LoRA来说不算离谱，但7B模型本身loss卡在0.9~1.0也未必就是坏事，得看你数据集的难度和tokenizer怎么处理代码的。我之前调代码模型时也遇到过类似情况，后来发现target_modules只加attention层确实不够，把q_proj、k_proj、v_proj、o_proj加上，再带上前馈层的gate_proj和up_proj，loss才明显往下走。另外你GitHub爬的数据清洗过吗？如果里面有大量重复或格式混乱的片段，模型学不到稳定模式，loss就会一直在那儿晃。建议先跑一个小点的验证集看看是不是过拟合了，或者干脆把rank提到16试试，alpha跟着调大点，有时候不是学习率的问题，是秩给太低了。

这loss曲线看着像数据太杂了，代码补全任务建议先按项目或功能分类清洗下再试。

我上次也卡在0.9，后来把alpha调成32，target加qkv_proj，一下就到0.7了，你可以试试。

看到你这个loss曲线我第一反应是数据集问题，GitHub爬的Python片段质量方差太大了，很多文件可能压根就不是完整函数，格式混乱或者缩进不对都会让模型学得很痛苦。代码补全这种任务对数据清洗要求其实挺高的，建议你先按文件长度和语法解析成功率筛一遍，去掉明显残缺的样本，再试试看loss能不能动。

另外你提到target_modules只加了attention层，这个在LoRA里确实是个常见瓶颈，7B模型里feed-forward部分占参数量大头，而且代码任务对这种线性变换层非常敏感，建议你把q_proj、k_proj、v_proj、o_proj再加上gate_proj、up_proj、down_proj全开了试试，rank保持8的话显存压力也不会大太多。

学习率这块，2e-4对LoRA来说其实偏高但不算离谱，不过你降到1e-4反而升了，可能是这个数据集本身噪声就大，低学习率更容易被困在某个局部震荡区。我建议你试试cosine衰减或者warmup后直接跑到4e-4，同时把优化器换成AdamW带weight decay，有时候这种loss平台期是优化器参数没匹配好导致的。

最后你说7B能力有限，这个倒真不一定，代码生成任务7B在LoRA下完全能学到有效模式，我见过不少用CodeLlama 7B做类似任务的能压到0.6左右。你不如先跑一个小实验，只拿1000条清洗过的样本，把学习率调到5e-5跑20个epoch，看看loss能不能明显下降，如果还是卡在0.9，那就基本能确定是数据或模块选择的问题了。

你这loss曲线跟我之前调代码模型时几乎一模一样，大概率不是7B上限的问题。建议先看看target_modules是不是只覆盖了q_proj和v_proj，试试把k_proj、o_proj甚至gate_proj都加上，效果会明显不一样。另外2e-4对LoRA来说偏高，尤其数据量大的时候容易震荡，可以试试1e-4配合warmup几步，或者把rank提到16看看。数据太杂确实有影响，但先别急着换集，把注意力层全开了再跑两轮，loss应该能往下走一点。

我之前用7B做代码任务也遇到过类似情况，loss卡在1.0附近死活下不去。你换个思路试试，先别急着调学习率，拿一小部分数据（比如500条）过拟合一下，如果loss能降到很低，说明模型容量没问题，那就是数据或者训练策略的事；如果loss也降不下去，那大概率是target_modules选得不对。你只说加了attention层，但代码补全这种任务，其实feed forward层对token预测的影响也很大，建议把q_proj、k_proj、v_proj、o_proj、gate_proj、up_proj、down_proj全加上，rank可以提到16试试。另外，2e-4对于7B的LoRA来说确实偏高，我后来用5e-5配warmup+cosine decay，loss才能稳稳往下走。还有你那个“loss还升了一点”的情况，可能是lr太低导致优化器步长太小，反而在局部震荡，建议配合gradient accumulation把batch size弄大点，比如总batch到64或128，稳定性会好很多。最后别太迷信网上那些通用配置，GitHub代码数据本身噪声就大，loss到0.9可能已经学到不少模式了，你不如直接看生成结果的质量，比盯loss靠谱。

这个loss水平对代码生成来说算正常，先试试把rank提到16或32，target_modules加上所有linear层看看。

1.2掉到1.0已经算正常了，代码补全任务的loss本身就很难压得很低，你这数据集又是爬的，质量参差，0.9~1.0震荡大概率是数据噪声造成的，跟模型能力关系不大。
我试过类似场景，target_modules只加attention确实不够，建议把mlp的gate_proj和up_proj也加上，效果会明显一些。
另外2e-4对7B来说偏高了，我一般用5e-5起步，配个warmup和cosine衰减，loss曲线会稳很多。
你降学习率反而升，可能是突然跳变导致优化器状态没适应，试试从1e-4慢慢调，别一步跨太大。
最后确认下你的LoRA是不是只作用在qkv上，如果是，那大概率是瓶颈在这。

说实话你这个loss曲线我太熟了，之前调代码模型也卡在1.0附近死活下不去。后来发现问题出在数据清洗上，GitHub爬的片段很多是半截代码或重复度超高，模型学不到稳定规律。建议你先去重、过滤掉长度小于50行的样本，再试试把学习率调回2e-4但加个warmup和余弦衰减，有时候不是降不下去，是收敛太慢。另外target_modules只加attention层确实可能不够，把mlp的gate_proj、up_proj也加上试试，我加了之后loss能明显再掉一截。

说实话2e-4对7B的LoRA来说确实偏高了，我试过类似规模，一般1e-4到5e-5更稳，但你这个loss卡在0.9-1.0更像是目标模块覆盖不够，只调attention层的话，前馈层那些参数没动，模型学到的模式很受限。你可以试试把target_modules加上mlp里的gate_proj和up_proj，或者直接全量target所有线性层，rank提到16看看。另外GitHub爬的Python片段如果没做去重和过滤，代码风格差异太大会让模型很难收敛，建议先按文件长度和语法检查筛一遍数据，哪怕少一点也比杂着强。

我之前跑类似任务也卡在过这个loss平台期，后来发现问题出在数据质量上，GitHub爬的代码片段噪声太大，重复和残缺样本太多，模型学不到稳定规律。你试试先清洗一遍数据，去掉空文件和明显语法错误的片段，或者按难度分层采样。另外LoRA只加attention层一般够用，但rank=8对代码这种结构化任务可能偏小，可以试试rank=16或者同时把feed-forward层也加上，看loss会不会有动静。

我之前也遇到过类似情况，loss卡在0.9上下死活不动。后来发现是数据集里混了不少重复片段，清洗了一轮直接降到0.7。你可以先看看是不是数据噪声太大，代码补全这种任务对数据质量特别敏感。另外target_modules只加attention层确实可能不够，试试把feed forward也加上，有时候效果差挺多的，学习率倒是其次。

1.2掉到1.0然后卡住，这个曲线我太熟了。你要是确认数据清洗过、没有太多重复或空行，那大概率不是学习率的问题，2e-4对LoRA来说其实是正常范围。我之前调代码模型也碰到过类似瓶颈，后来把target_modules从q_proj和v_proj扩展到k_proj、o_proj以及gate_proj，loss才继续往下走。另外你可以看看是不是序列长度太长导致梯度累积不够，或者试试warmup和cosine调度，有时候就是单纯卡在局部平缓区。7B做代码补全能力肯定够，别急着甩锅给模型。

这loss降不下去八成是数据太杂，代码补全对格式要求高，先试试过滤下再调rank吧。

我遇到过类似情况，target_modules只加attention确实不够，试试把mlp也加上。

之前跑过类似的代码补全任务，7B模型在LoRA下loss卡在1左右太正常了，尤其是你直接爬GitHub的Python片段，数据清洗和去重要是没做扎实，模型会一直在学各种风格噪音，loss很难再往下压。你提到降学习率反而升，这不一定奇怪，可能是这时候模型已经过拟合到某些高频模式了，小学习率反而让它困在局部震荡里出不来。建议你先看看训练集和验证集的loss差距，如果验证集也同步卡住，那大概率是数据问题而不是学习率。另外target_modules只加attention层确实可能不够，可以试着把feedforward层的q_proj、v_proj、out_proj这些也加进去，有些任务里MLP部分对代码补全影响挺大的。还有个细节，LoRA的alpha和rank比例不一定非得按2倍来，你可以试试rank=16、alpha=32，同时把学习率调回2e-4但加上warmup和cosine调度，有时候是收敛曲线的问题而不是最终值的问题。你数据集大概多少条？如果只有几万条，7B模型本身容量大，LoRA可训练参数太少，可能真不够表达复杂代码结构，可以看看是不是该换更大的rank或者加更多可训练层。

我之前调7B也遇到过类似情况，loss卡在1.0附近死活不动。后来发现光调attention层确实不够，把LoRA加到mlp层之后效果明显好了一截，你可以试试把target_modules换成q_proj, v_proj, k_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj全加上。

另外2e-4这个学习率对LoRA来说其实偏高，尤其数据集比较杂的时候容易震荡，我一般先跑个几百步看loss曲线，如果降得快就赶紧降一半学习率。还有你数据集如果代码风格差异太大，建议先做个去重和过滤，把空行和注释占比太高的样本清掉，数据干净了loss自然就下去了。

loss 1.0下不去大概率是数据太杂，代码补全这种任务先按文件类型过滤干净再试。

target_modules只加attention确实不够，把mlp层也加上，rank提到16看看。

你这个loss曲线看着不太像学习率的问题，2e-4对LoRA来说其实算比较激进了，但降到1e-4反而升，更像是数据噪声太大或者目标模块没覆盖到位。代码补全任务里，只训attention层往往不够，建议把target_modules加上mlp里的gate_proj和up_proj，效果会明显不一样。另外GitHub爬的Python片段质量参差不齐，重复或格式混乱的样本很容易让loss卡在0.9附近，可以先按文件长度和语法检查筛一遍。7B模型做代码补全能力肯定是够的，我试过类似数据，loss能压到0.7左右，你排查下数据清洗和模块选择。

loss卡0.9不一定是lr的锅，先试试把alpha提到32或者target_modules加上所有linear层，这配置跑代码补全容易欠拟合。

这loss曲线看着像数据噪声太大，先跑个小的干净子集验证下代码正确性，别急着调参。

1.2掉到1.0已经不错了，代码补全这任务本来就难，试试把rank加到16或32，再加点epoch看看。

先别急着调学习率，检查一下target_modules是不是只在q和v上，建议把k、o也加上，还要确认数据里有没有太多重复片段。