微调LLaMA时loss死活降不下去，是学习率问题还是数据太脏？

loss卡在1.8还震荡，加上验证集复读标点，感觉更像数据格式没对齐，不是学习率的事。LoRA本身对指令格式挺敏感的，爬来的帖子直接切分喂进去，模型很容易学成“复读机”。我之前也遇到过类似情况，后来把数据统一成Alpaca格式并过滤掉太短或带乱码的样本，loss才慢慢往下走。用ChatGPT重写一遍确实有用，但得保留原帖的核心表达，不然容易丢掉领域味道。加大数据量突破平台期不是不行，但要先保证新数据干净，不然只是把噪声学得更牢。

数据没做指令格式化，loss不降很正常，先拿ChatGPT重写一遍再训试试。

你这个现象我踩过类似的坑，loss卡在1.8附近震荡其实不一定全是学习率的事。LoRA本身可训练参数少，如果数据里指令和回答的格式很乱，模型学到的就是“复读指令里的标点”这种表面模式，验证集出现重复片段基本就是数据质量在报警了。1e-4到3e-5这个区间对7B LoRA来说不算离谱，但梯度累积16配batch size 4，实际等效batch已经64了，学习率可能偏大导致后期震荡，可以先加个cosine衰减到1e-5试试。不过我更怀疑是数据没做指令格式化，爬来的论坛帖直接切分，模型根本分不清哪部分是问题哪部分是答案，loss自然降不下去。加大数据量能突破平台期的前提是新增数据干净且格式统一，否则只是把噪声摊薄而已。用ChatGPT重新生成一遍训练数据确实有用，但别直接拿原始帖子丢进去，得先设计好指令模板再让它改写，不然生成的风格太单一，模型容易过拟合到GPT的腔调上。

这个思路不错，收藏了。

学到了，感谢分享！