用LoRA微调Llama3做代码补全，效果还不如原版base模型，是我姿势不对吗？

BLEU涨了但实际补全拉胯，这很常见——你微调数据是真实提交记录，里面可能混了不少一次性改动和带业务上下文的变量名，模型学成了“复读机”而不是理解补全逻辑。rank=16对代码任务可能偏小，但更关键的是2e-4学习率加3个epoch，LoRA很容易过拟合到训练集的局部模式，反而丢了base的泛化能力。建议先降到1e-4以内，跑1个epoch看看，另外把训练集里短提交和重构diff单独抽出来评估，别只看BLEU。

2e-4对LoRA有点高了，我一般1e-4起步，代码任务过拟合特别快。

BLEU涨了但实际补全拉胯，这其实挺常见的，说明模型过拟合到训练集的表面模式了。2e-4的lr对LoRA来说偏高了点，rank16可能也压不住2万条数据的风格多样性，建议试试1e-4甚至5e-5。另外你评估用的是同仓库留出代码，跟base比不公平，base本来就没见过你们内部API，它“老实”是因为不敢乱编。代码补全这种强结构任务，光靠LoRA学风格可能确实不够，得配合仓库级的上下文检索。

2万条数据跑3个epoch可能有点过拟合了，BLEU涨不代表实际可用性好。代码补全这种任务对精确性要求很高，LoRA微调容易让模型过度拟合你仓库里的特定模式，反而丢了base模型的泛化能力。试试把rank降到8、epoch减到1，或者在loss里加个对重复token的惩罚项。另外测试集BLEU和IDE实际补全差距这么大，建议看看你的prompt格式跟训练时是不是一致。

代码补全更吃base的泛化，LoRA容易过拟合到仓库局部模式，rank调低点或混点通用数据试试。

BLEU涨了但实际补全变差，这个现象其实挺典型的，说明模型过拟合到了你训练集的表面模式上。2万条数据对8B模型来说不算多，3个epoch加2e-4的学习率，LoRA很容易把base模型原本的泛化能力给带偏，尤其是代码这种强结构数据，重复变量名和幻觉API基本就是过拟合的典型症状。rank=16对代码任务可能偏小了，可以试试32或64，同时把学习率降到1e-4甚至5e-5，epoch减到1-2，看验证集loss而不是BLEU来选checkpoint。另外你训练数据是“提交和重构记录”，这些diff里往往包含大量上下文依赖的改动，单独拿出来做补全训练，模型学到的可能是“改代码”而不是“续写代码”，分布和IDE里的补全场景对不上。建议试试只保留新增行的上下文做样本构造，或者混入一部分开源代码补全数据做正则化。代码补全不是不适合LoRA，而是对数据构造和早停特别敏感，base模型“老实”恰恰说明它没被你的小数据集带歪。

BLEU涨了但实际补全拉胯，这事挺典型的，说明你的模型在“背测试集”而不是学代码模式。2万条数据对代码补全来说其实不算多，而且提交和重构记录里噪声很大——重构往往是把好代码改成另一种好代码，模型很容易学到“随便换个写法也行”的松弛感，导致变量名重复、API瞎编。rank=16配alpha=32这个比例倒没啥大问题，但学习率2e-4跑3个epoch对LoRA来说偏激进，容易过拟合到内部项目的表面模式上，base模型反而因为“啥都不懂”所以保守。建议你先降到1e-4以内、epoch减到1-2，再拿500条左右做early stop看验证loss。另外代码补全这个任务本身对上下文窗口和FIM训练目标很敏感，如果你只用了因果LM loss没做fill-in-the-middle，模型学到的补全行为和IDE里的场景是错位的。可以试试在数据里加FIM变换，或者干脆先只微调风格相关的层（比如只挂q_proj和v_proj），别全挂。还有个偏门但有效的做法：把base模型和LoRA模型的输出做个简单ensemble或者用base做re-rank，很多时候能压掉那些瞎编的API。