用LoRA微调LLaMA做代码补全，loss降不下去怎么办？

loss稳在0.8其实不算炸，但BLEU 0.2确实偏低，大概率是数据格式的问题。你那个“上文+缺失行”的切法，模型看到的上下文可能太碎了，函数体被切得七零八落，补全任务学不到完整的语法结构。建议先检查一下每条样本的token长度分布，如果大量样本在截断后只剩几十个token，那基本就是在瞎训。另外rank=8对代码这种结构化任务可能偏小，可以试试r=32、alpha=64，学习率降到1e-4左右再跑一轮看看。

loss在0.8晃其实不算太离谱，代码补全这种任务本来就不容易收敛到很低。不过你rank=8可能偏小了，代码补全对模型容量要求挺高的，可以试试rank=32或64，alpha跟着翻倍。另外学习率2e-4对LoRA来说有点大，容易震荡，降到1e-4甚至5e-5试试。数据格式上，建议确认一下缺失行是不是真的需要模型“生成”而不是“复制上下文”，很多爬来的代码补全样本其实上下文中已经有答案了，模型学不到东西。

loss卡在0.8其实不算离谱，但BLEU 0.2确实偏低了。你那个“上文+缺失行”的切法可能有问题，代码补全更吃的是文件级上下文，切太碎模型学不到结构信息。另外rank=8对代码任务可能太小了，试试16或32，学习率也稍微降一点到1e-4看看。数据量5万条不算少，但GitHub爬的代码质量参差不齐，建议先过滤掉那些自动生成或重复度高的文件。

我也在做类似的事，不过用的是StarCoder，感觉你这个loss卡0.8挺正常的，代码补全任务本身loss就不容易压太低，BLEU 0.2其实不算太差。你试试把rank提到16或者32，LoRA在代码任务上rank太小容易欠拟合，我这边rank=16比8明显好一截。另外数据格式很关键，你是不是把缺失行前后的换行和缩进都保留了？缩进如果被吃掉模型基本学不到Python的语法结构。5万条确实偏少，可以先用1.5B的小模型快速验证pipeline，没问题再上7B。

rank=8可能太小了，代码补全这种任务我试过r=32效果明显好一截，先把这个调上去看看。

loss 0.8其实不算特别离谱，但验证集BLEU只有0.2确实说明模型没真正学到东西。你rank=8加alpha=16，这个配置本身没问题，但LoRA在代码任务上对target modules的选择很敏感，如果只挂了q_proj和v_proj，建议把k_proj、o_proj甚至gate_proj都加上，代码补全这种结构化任务对attention和FFN的依赖比普通文本强不少。学习率2e-4对LoRA来说偏高了，我试过1e-4到5e-5之间更稳，高lr容易让adapter在前期就震荡，loss自然降不下去。数据方面5万条函数体其实不算少，但“上文+缺失行”的切法有个坑，如果缺失行是空行或者简单return，模型会学到大量平凡样本，建议过滤掉单行且token数少于5的目标，或者做点难度分层。另外你验证用的BLEU对代码补全其实不太靠谱，代码更看exact match和编译通过率，BLEU高但生成一堆语法错误的例子太常见了。prompt前缀如果加得和预训练分布差太远反而有害，不如直接按代码文件的自然格式拼，别硬套instruction模板。要不要先拿1.5B或者codegen-350M跑通流程再上7B？小模型调参快，能先确认数据格式和评估方式没毛病，省得在7B上烧时间。

rank=8有点小，代码任务建议拉16或32，loss 0.8其实不算高，先看看验证集是不是过拟合了。

我也在用LoRA搞代码补全，loss 0.8其实不算离谱，BLEU 0.2确实偏低。你那个“上文+缺失行”的切法可能有问题，模型很难从这种不完整的上下文里学到补全逻辑，试试改成标准的FIM格式，把中间挖空再让模型填。rank=8对代码任务有点小，我试过16-32效果明显好一些，另外学习率2e-4偏高了，可以降到1e-4试试。5万条确实不算多，但先别急着换模型，把数据质量抓一抓，重复和太短的样本筛掉，可能比调参管用。

loss在0.8附近晃其实不算太离谱，但BLEU 0.2确实偏低了。你数据格式里“上文+缺失行”如果没加明确的文件路径、import上下文或者函数签名，模型很难猜到你要补什么。另外LoRA rank=8对代码任务可能有点小，我试过r=16或32效果更稳，alpha一般设成rank的两倍。5万条函数体不算多，而且GitHub爬的代码风格太杂，建议先过滤掉自动生成或超短函数，再拿几百条人工看看prompt是不是真的能唯一确定答案。

刚入门，这个对我帮助很大。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。