用LoRA微调7B模型，为什么生成质量反而比原版差？

几百条数据确实偏少，而且Alpaca格式对风格化文案可能不太够，模型很容易过拟合到特定句式上。我遇到过类似情况，后来把rank降到4、学习率调到1e-4，同时混入一部分通用指令数据，效果就稳多了。LoRA本身没问题，关键是别让它只盯着你那几百条猛学。另外合并权重后一般不用额外处理，但推理时的prompt格式最好和训练时保持一致。

几百条数据确实太少了，LoRA容易过拟合，试试加到几千条再调低学习率到1e-4看看。

几百条数据确实太少了，模型容易过拟合跑偏。建议先别急着调参，加到几千条试试看效果。

几百条数据对7B模型来说确实有点少，尤其你想让它学一种特定风格，模型很容易在这么小的集合上过拟合，loss降不代表泛化好，可能只是把这几百条背下来了。LoRA本身没问题，rank 8也够用，但2e-4对LoRA来说偏高了，我一般从1e-4甚至5e-5起试，高学习率容易把基座原有的能力冲掉，表现出来就是答非所问。还有个容易被忽略的点是训练时有没有把prompt部分的loss mask掉，如果连指令一起算loss，模型会去拟合你的模板而不是内容。合并权重本身不需要额外处理，但合并前最好用验证集挑一下checkpoint，别直接拿最后一个。你可以先冻结原模型只跑推理对比一下，确认不是推理配置的问题，比如chat template或者stop token没对上。真想在几百条上稳住，试试降学习率加早停，同时掺一些通用数据进去防止灾难性遗忘。

几百条数据就想改风格，模型不崩才怪，先把数据加到几千条再调调rank试试。

刚入门，这个对我帮助很大。