用LoRA微调7B模型，loss一直降不下去，是学习率设错了吗？

代码补全任务数据太杂确实容易卡loss，建议先清洗下数据，再换cosine调度试试。

数据太杂确实容易卡住，试试先清洗下再跑，或者把target_modules加上MLP层看看。

loss卡在0.9~1.0先别急着怪学习率，代码补全这种任务本身loss就不会降得太夸张，因为预测下一个token的不确定性挺高的。你试试把target_modules加上mlp层的gate_proj和up_proj，只挂attention确实容易欠拟合。另外数据集太杂的话可以按文件去重、过滤掉自动生成的代码，质量比数量重要。rank=8对7B模型做代码任务可能偏小，可以拉到16或32试试，alpha同步翻倍。

loss在0.9卡住挺常见的，先查查数据里是不是混了太多重复片段或注释噪声。

loss卡在0.9到1.0震荡其实挺典型的，不一定全是学习率的问题。你得先看任务本身——代码补全的loss能到多少，取决于你用的base模型有没有在类似代码数据上预训练过，如果它本身对Python语法就半生不熟，那loss降到某个点就下不去了，这时候调学习率意义不大。LoRA只挂attention层做代码任务确实容易欠拟合，q_proj和v_proj是最常见的配置，但代码补全对FFN层的依赖也很重，建议把target_modules扩到mlp里的gate_proj和up_proj试试。另外rank=8对7B模型来说偏小，尤其你的数据如果风格差异大，低秩容量可能不够，可以拉到32或64看看loss有没有变化。还有个容易被忽略的点是数据质量，GitHub爬的片段里空行、注释、不完整函数特别多，清洗没做好的话模型学到的信号很杂，loss自然下不去。学习率2e-4其实不算离谱，但如果你batch size很小，梯度噪声大，可以试试加warmup或者用cosine schedule。我自己的经验是先把数据筛一遍，去掉太短和太长的样本，再把target modules加全，loss一般能往下走一截。

rank=8有点小，代码任务建议试试16或32，target_modules把qkv和mlp都加上。

loss卡在1.0附近震荡，感觉更像是数据的问题。GitHub爬的Python片段质量参差不齐，重复代码、自动生成的文件、各种风格混在一起，模型很难学到稳定模式，loss自然会卡住。建议先清洗一下数据，去重、过滤掉太短或太长的样本试试。另外LoRA的target_modules只加q和v可能确实不够，可以试试把k、o还有mlp层也加上，rank也可以适当提到16或32。

loss卡在0.9上下震荡挺正常的，别光盯着loss看，建议先抽几条验证集输出看看生成质量到底咋样。2e-4对LoRA来说不算大，但代码补全这种任务rank=8可能确实偏小，试试加到32或64，target_modules把qkv和mlp都带上别只挂attention。另外数据太杂的话模型学不到统一模式，loss自然下不去，可以先清洗一下按函数粒度切分。

有没有更详细的教程推荐？

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。