用LoRA微调7B模型，loss不降反升，是不是我数据格式有问题？

3e-4对LoRA确实偏高了，试试1e-4或5e-5。数据格式最好套个模板，裸拼instruction容易让模型懵。

你这个loss震荡的情况我太熟悉了，500条数据用3e-4的lr确实有点猛，尤其LoRA本来学习率就得比全量微调大一点，但大到这个程度就容易在最优解附近反复横跳。另外你的数据格式确实太随意了，instruction和output之间没有明确的边界标记，模型很难区分哪儿是输入哪儿是输出，建议至少加上### Instruction:和### Response:这种分隔符，或者直接套alpaca模板也行。还有一点容易被忽略的是，你检查过数据里有没有重复或者矛盾样本吗，500条里如果混进几条质量差的，loss曲线就会很难看。我自己试过7B模型用LoRA，数据量在1k以下的时候一般lr会压到1e-4甚至5e-5，配合cosine调度和warmup，loss下降会平滑很多。另外你可以先拿二三十条数据过拟合一下，如果loss都降不下去，那基本就是格式或者代码实现的问题，不是数据量的锅。

500条数据用3e-4确实容易震，先降到1e-4试试，格式加个模板也不亏。

3e-4对LoRA来说确实偏高了，一般1e-4到2e-4比较稳，先降下来试试。数据格式问题更大，你那种纯拼字符串的方式模型很难分清哪部分该学，换成带instruction/response字段的模板会好很多。500条做代码生成确实少了点，loss震荡很正常，建议再补点数据或者调低epoch。

3e-4对LoRA来说确实偏高了，我一般从1e-4或者5e-5起步，7B模型更保守一点。loss在0.8到1.2震荡不一定是格式问题，500条数据本身波动就会比较大，batch里样本差异一大会看到这种抖动。你说的instruction/output格式其实能跑，但基座模型没经过指令微调，最好还是套个简单的prompt template，让模型知道哪部分是输入哪部分是输出。另外建议确认一下loss是不是只算在output上，如果连instruction一起算loss，模型会花精力去拟合你的指令模板，看起来就像loss降不下去。数据量500条做代码生成确实偏少，可以试试先过拟合一小批看loss能不能压到接近0，能压下去说明流程没大问题。学习率先降一个数量级，加个warmup，再观察几百步看看趋势。

3e-4对LoRA来说确实偏高了，尤其你才500条数据，很容易震荡甚至发散，先降到1e-4或者5e-5试试。数据格式倒是其次，但你自己拼的instruction/output没有统一模板，模型很难学到稳定的模式，建议套个简单的prompt template。500条做代码生成确实少了点，loss在1上下飘不一定是坏事，得看验证集表现，别只盯着训练loss。

3e-4对LoRA来说确实偏高了，一般1e-4到2e-4比较稳，loss震荡八成是学习率的问题。数据格式倒不一定非得 alpaca，但500条确实少了点，而且没有统一模板的话模型很难学到稳定的模式。建议先降学习率跑一遍看看，同时把数据加到一两千条以上，格式用固定模板包一下会稳很多。