用LoRA微调LLaMA做中文客服，效果还不如prompt工程，求指点

2万条样本想教会它客服话术其实不太够，LoRA更容易学到的是格式而不是知识。你试试把数据换成真实客服对话，多轮那种，别用alpaca的问答对。另外中文分词不用做，LLaMA的tokenizer虽然不是为中文优化的，但loRA秩才8，容量太小了，先调到32或64看看。混英文很可能是训练数据里本来就有中英夹杂，清洗一下会好点。

LLaMA-2-7B中文底子本来就薄，你拿alpaca中文子集微调，2万条其实不太够，r=8也偏保守。答非所问和英文混排大概率是数据里指令格式没对齐，或者中文token占比太低导致的。分词倒不用你操心，sentencepiece自己会处理，关键还是基座中文能力弱。我建议你先拿gpt-3.5把客服问答重写成统一模板再训，或者直接换Qwen、Baichuan这类中文基座，LoRA效果会好很多。

LLaMA-2的中文能力本来就是短板，你拿它硬微调客服，训2万条确实容易灾难性遗忘，答非所问和蹦英文都挺典型的。中文分词倒不用额外做，tokenizer那套BPE对中文其实能凑合，关键还是基座中文语料太少。要不先试试换成Chinese-LLaMA-2或者Qwen这类中文底子好的模型再上LoRA，效果应该会差很多。另外r=8可能偏小，客服这种任务可以试试r=16到32，数据质量也比数量重要，2万条里要是有不少噪声就更拉胯了。