微调Llama3后中文能力退化严重，是数据问题还是学习率没调好？

2e-5全参微调确实容易灾难性遗忘，试试LoRA+冻结embedding，效果能保住还不太伤中文底子。

说实话你这个现象我太熟了，之前调中文医疗问答也翻过车。2万条数据对Llama3这种基座来说确实偏少，但更关键的是你直接用Qwen的template去套，这会让模型在指令格式上产生混淆，中文能力退化可能不只是数据覆盖的问题。学习率2e-5对全参数微调来说不算夸张，但如果你是从原始Llama3直接训，而没加回放数据（比如混入通用中文语料），那灾难性遗忘几乎是必然的，法律摘要效果越好，通用能力就崩得越狠。LoRA确实值得试，但建议你把秩设低一点，比如8到16，同时只训attention层，这样能减少对原始分布的扰动。另外你可以试试把学习率降到1e-5，然后加一个很小的通用中文数据池（哪怕几千条），在每个batch里按比例混着喂，能明显缓解偏科。还有个歪招：微调完后再用原始Llama3的权重对通用能力做一次轻量merge（比如SLERP），有时候比你想那么多超参都管用。但说实话，如果下游任务本身已经达标，不如考虑干脆部署两个模型，一个专用一个通用，切换用，省心得多。

LoRA确实能缓解灾难性遗忘，但你这学习率对全参微调确实偏高了，试试1e-5以下。

数据量少+全参微调确实容易灾难性遗忘，建议试试LoRA+冻结embedding，学习率降到1e-4看看。

2万条中文语料对8B模型来说连“增量预训练”的零头都算不上，偏科正常，法律摘要能保住就说明方向没错。

这个现象挺典型的，2万条数据对全参数微调来说确实容易把基座能力带偏，尤其是法律文书这种风格化很强的语料，模型会过度适配你的任务分布。学习率2e-5对Llama3不算离谱，但全参数微调时它确实会更快破坏原有权重，建议试试LoRA，rank设16或32，学习率可以调到1e-4左右，能明显缓解灾难性遗忘。另外可以在训练时混入10%-20%的通用中文数据，或者用之前基座版本的通用能力做蒸馏正则，这样下游任务效果掉得不多，中文问答也能保住。

这现象太典型了，全参微调就是会灾难性遗忘，试试LoRA加小学习率，数据里混点通用语料。

这现象太典型了，全参微调在2万条这种量级上确实容易把原有多语言能力冲掉，法律摘要效果好是因为任务单一，但通用能力被覆盖是必然的。学习率2e-5对全参来说不算离谱，但我觉得问题更大概率出在你直接套了Qwen的template，导致指令格式冲突，模型在切换语义空间时崩了。建议试试LoRA，rank 16或32，学习率提到1e-4，只训attention层，通用能力能保住不少。另外可以混入10%到20%的中文通用语料一起训，防止灾难性遗忘，我这么干过，效果比纯任务数据稳。

LoRA确实会稳很多，你这学习率全参数微调对8B来说偏高了，降到1e-5再试试。

说实话你这个现象我太熟了，之前我微调别的基座模型做领域任务也遇到过，中文能力掉得比英文快不是个例。你2万条数据全量微调，哪怕学习率是2e-5，对Llama3这种本身中文占比就不高的模型来说，也足够把通用表征给冲歪了，法律文书里的术语和句式模式会强势覆盖掉原来的语言分布，所以摘要任务变好、通用问答变笨是必然的。我觉得主要问题不在学习率，而是你动了全部参数，LoRA绝对值得试，秩设在16到32之间，只训适配器，基座权重不动，中文能力基本能保住九成以上。另外你那个Qwen template改过来的做法也可能有隐患，tokenizer和特殊token的分布跟原版不一致，训练时模型容易把格式跟内容混在一起学，建议直接用原版chat template，或者干脆用alpaca格式。还有个小技巧，你可以把通用中文数据按1比10的比例混进训练集里，比如抽2000条通用问答，能明显缓解灾难性遗忘，代价是任务效果稍微降一点，但值得。你batch size和梯度累积加起来等效batch size是32，对于2万条数据其实偏大，可以试试降到等效16，warmup提到200步，也许能平滑一点。如果实在不想换LoRA，那就在微调后做一个模型合并，把原模型权重跟微调模型按0.5对0.5加权平均，有时候效果出奇的好，你可以跑个验证集对比一下。

2e-5其实不算离谱，但问题是全参数微调本来就会对基座能力造成冲击，尤其你只有2万条垂直数据，覆盖性太强了。我之前用7B模型做领域微调也遇到过类似情况，后来改成LoRA（r=16, alpha=32）并且把学习率降到1e-4，通用能力保留明显好很多。你可以在训练时混入10%-20%的通用中文数据（比如wiki、日常问答），能缓解灾难性遗忘。另外建议把学习率scheduler改成余弦衰减，warmup比例提到10%试下，摘要任务效果可能会掉一点点但换来的是整体稳定性，值。

说实话你这现象我见过不少，2万条对全参数微调来说确实容易把基座知识冲淡，尤其法律文书风格太强，模型权重会被带偏。学习率2e-5对8B全参不算高，但配合3个epoch可能还是过了，我建议先降到1e-5以下试试。LoRA大概率能缓解灾难性遗忘，但注意rank别太大，64以内，同时可以在loss里加一点通用语料的交叉熵做正则。另外你训练时有没有混合一些中文通用数据？哪怕10%都能稳住语言能力，纯任务数据太危险了。

这现象太典型了，2万条数据对全参微调来说确实容易把基座带偏，尤其法律文书这种领域性强的文本，等于在强制覆盖原有分布。2e-5对8B全参不算高，但配合3个epoch，灾难性遗忘肯定跑不掉，你可以试试把学习率降到1e-5以下，或者干脆用LoRA（rank设16左右）只冻底座，效果会稳很多。我之前做医疗摘要也踩过这坑，后来加了5%的通用语料混合训练，中文退化就明显缓解了，你可以往这个方向调调比例。

这现象太典型了，2万条数据对全参数微调来说确实容易把基座带偏，尤其法律文书这种领域性强的语料，模型会疯狂往那个方向坍缩。我之前调别的模型也踩过这个坑，2e-5对8B全参其实偏激进，建议先降到5e-6试试，warmup可以适当拉长。LoRA肯定更稳，r设16或32，只训adaptor能保留不少原能力，但摘要质量可能略降，得自己权衡。另外你可以考虑把通用数据按1:5比例混进训练集，能缓解灾难性遗忘，代价是训练时间变长。

LoRA确实能缓解灾难性遗忘，但你这学习率对全参微调偏高，降到1e-5试试。

这现象太典型了，2e-5对全参微调确实偏高，换LoRA加低学习率能保住通用能力。

这种“偏科”太常见了，Llama3本身中文底子就一般，2万条法律文书又高度同质化，三个epoch足够把模型往窄路上拽了。你那个学习率2e-5对全参微调来说不算离谱，但batch size才4、梯度累积8，实际等效batch也就32，这种小步快跑很容易让模型在中文上过拟合到任务模板里，通用能力被冲掉很正常。LoRA确实会好不少，它把更新限制在低秩子空间里，对原模型的多语言表征破坏小很多，我试过类似场景，通用问答退化大概能从“明显变笨”降到“轻微下降”。不过LoRA也不是万能药，法律摘要这种专业任务如果数据里中文表达太单一，照样会让模型在通用中文上跑偏，只是幅度小点。真要保通用能力，可以混一点通用中文指令数据进去，哪怕只占10%到20%，或者训练时用个更小的学习率比如5e-6再配合warmup拉长。另外你提到蹦英文和重复片段，这更像是灾难性遗忘的早期信号，建议每个epoch都存个checkpoint，在通用中文集上测一下，别只看法律摘要的指标。

2e-5对全参微调来说确实偏高了，Llama3这种基座很容易被带跑，法律数据又窄，通用能力掉得快很正常。我建议先用LoRA试试，r=8或16，学习率降到1e-4到2e-4之间，只动attention层，基座基本能保住。另外你那2万条数据里如果中英混杂或者格式不规范，也会让模型犯迷糊，最好清洗一遍再混一点通用中文指令数据进去，比例大概1:5就行。

2万条全参微调确实容易把通用能力带偏，试试LoRA加小学习率，再混点通用中文数据。

2e-5对8B全参微调来说确实偏高了，加上你数据量才2万条，3个epoch很容易把基座的中文能力带偏。我之前也遇到过类似情况，换LoRA之后通用能力保留得好很多，但法律摘要这种专业任务可能需要调大rank。另外warmup 100步有点少，建议试试500步以上，学习率降到5e-6左右再跑一轮对比下。