用LoRA微调LLaMA做代码补全，效果还不如原版base模型，是数据问题还是我姿势不对？

说实话你这情况我踩过差不多的坑，问题大概率不在LoRA本身，而是数据构造太糙了。直接按文件切块会让模型学到大量无效的换行和缩进噪声，至少要做个去重和按函数/类级别切块，另外补全任务最好带上左侧上下文做训练。
还有就是r=8对代码这种语法密集的任务确实偏小，建议把r提到16或32，target_modules至少加上gate_proj和up_proj，只动q/v基本学不到什么分布。
base模型我强烈建议直接换CodeLlama-7B，哪怕不微调都比LlaMA-2硬调强，代码补全这种场景通用模型底子差太多。
你epoch跑2轮可能也少了，代码数据一般要3-5轮，但记得用warmup和余弦衰减，不然loss好看生成也崩。

大概率是数据问题，代码补全对上下文一致性要求高，直接切块太糙了。建议先按AST或语义块切，再试试CodeLlama，q和v确实不够。

数据切块这块大概率是硬伤，直接按文件切很容易把上下文截断，补全任务特别吃前后文连续性，建议先按函数或逻辑块做清洗，再考虑超参。另外LoRA只动q和v确实太保守了，代码这种结构化强的任务，最好把gate_proj和up_proj也加上，不然表达空间不够。换CodeLlama倒是个省力路子，但如果你就想用LLaMA，可以试试把r提到16，alpha跟r同步调，学习率用5e-5跑久一点，先别急着否定模型。你5万条数据量其实不算大，去重和格式化这步不能省，不然模型学的全是噪声，loss好看不代表学到了有效模式。

这锅大概率是数据问题，代码补全对上下文一致性要求极高，光切块不处理格式和重复肯定不行。

直接换CodeLlama吧，代码补全这活儿base模型底子比啥都重要，LoRA救不回来。

数据清洗这个点我觉得你其实已经踩到坑了，直接按文件切块很容易把半个函数或者半截表达式喂进去，模型学到的补全模式自然就崩了。建议先按语法树切块，至少保证每个样本是完整语句，5万条能有一半干净的就够用。另外CodeLlama肯定比原版LLaMA更适合代码任务，但你要是想省事，先试试把target_modules改成全部attention层再加个ffn，效果往往比调lr明显得多。不过说实话，r=8对于这种任务确实偏小，我自己试过代码补全，r=16到32会稳一点，你可以先跑一版小实验对比下。

直接换CodeLlama吧，代码生成这活儿base模型底子差，LoRA再折腾也补不上。

另外target_modules只动q和v确实太保守，建议把gate_proj和up_proj也加上试试。

你这情况我太熟了，loss降得漂亮但生成拉胯，八成是数据构造的锅。按文件切块不处理，模型学到的可能全是残缺的函数头和重复的import，补全时当然会胡乱拼接。5万条听起来不少，但如果没去重、没过滤短片段和纯注释，有效样本可能直接腰斩，LoRA那点参数学不到真正的代码逻辑。
另外LoRA只挂q和v确实偏保守，代码任务里mlp层的gate和up投影对语法结构很敏感，你试试把target_modules扩到q,k,v,o和gate,up,down，r=8可能不够，r=16到32再配合alpha翻倍会稳很多。
学习率2e-4对LoRA偏大，尤其你才跑2轮，容易把base的通用能力冲掉，换成1e-4以下加warmup，或者用cosine衰减到1e-5试试。
不过说实话，LLaMA-2-7B的代码底子本身就不如CodeLlama，它预训练里代码占比低，你拿它做私有补全等于让文科生写算法题。
建议先别急着换模型，把数据做细：按函数/类切、去重、保留上下文窗口对齐、加入仓库级依赖信息，然后再看效果。如果数据干净了还不行，直接上CodeLlama-7B或DeepSeek-Coder，LoRA挂全模块，你会回来感谢我的。

q和v确实太保守了，k、o还有mlp层都加上试试，数据去重也很关键。