大家微调Llama时LoRA的rank一般都设多大？试了好多组感觉都差不多

说实话我调rank也遇到过类似情况，8和64在指标上真的拉不开差距，感觉LoRA对rank的敏感度被高估了。你5万条指令做代码生成，任务本身挺规整的，模型底子好的话低rank也够用。rsLoRA我试过，收敛快一点但最终效果提升有限，PiSSA倒是没对比过。要不你先试试全参数微调跑个baseline，如果跟LoRA差不到1个点，那真没必要纠结rank了。

5万条指令这规模真不大，rank8跟64差距本来就会被数据量稀释，先加数据比调参划算。

我试过rsLoRA，在代码任务上也就涨零点几个点，真不如把epoch拉长或者换更好的基座。

rank这块真不用死磕，数据量上来以后8和64差距确实不大，重点还是得看数据质量和训练步数。

全参微调成本高回报小，建议试试rsLoRA，同rank下效果能稳一点。

同感，我之前在代码生成任务上也试过类似的rank范围，结论跟你差不多，loss和指标几乎看不出明显差异。后来我怀疑是不是数据量或者任务本身对LoRA的敏感度就不高，毕竟5万条指令对8B模型来说不算少，模型稍微调一下就能学到分布。你试过把rank降到2或者4吗？我反而在极低rank下见过一点提升，可能是正则化效果。

至于rsLoRA和PiSSA，我简单跑过PiSSA，感觉收敛快一点，但最终指标没有质的飞跃，可能适合长上下文或者训练步数受限的场景。说实话，超参搜索的边际收益确实低，不如把时间花在数据质量上——比如过滤掉低质量代码对，或者加一些去重。全参数微调如果你有算力肯定更稳，但LoRA的好处是能同时跑多个实验，我一般会固定rank=16，然后去调学习率和warmup，那些影响反而更大。

另外你验证集指标没变，说不定是评估方式的问题，BLEU对代码生成本来就钝，pass@1如果采样数不够也容易饱和。可以试试看生成结果的错误类型，有时候rank高的模型在长代码上的结构完整性会更好，只是这些细节不一定反映在单点指标上。

我之前也是这么折腾的，rank从4试到128，最后发现模型本身就够强，LoRA那点参数量变化对代码生成这种任务影响真不大。不过你数据集5万条不算小，3个epoch可能才是关键，试试多训几轮或者调下学习率，比纠结rank值有用。rsLoRA我试过，感觉在长序列上稍微稳一点，但提升也没到质变，PiSSA倒是能省点显存，效果差不多。全参数微调如果你显存够用确实更直接，省得心理老觉得不踏实。

说实话你这个现象我太有同感了，之前拿llama3做SQL生成的时候也是，rank从4试到128，最后看指标差点以为我数据加载出问题了。后来跟几个搞微调的朋友聊，大家普遍觉得rank对最终效果的影响远小于数据质量和任务本身的天花板，尤其代码生成这种模式化强的任务，模型预训练时其实已经会了不少，LoRA更多是帮它对齐指令格式。你5万条指令3个epoch，说实话这个量级下rank 8和64的差距可能真就被数据里的噪声盖过去了，loss曲线差不多也正常，因为低秩更新在后期本来变化就小。rsLoRA我试过一次，理论上改缩放方式能让高rank更稳，但实际对比下来提升也有限，PiSSA倒是听说初始化更好，不过我没跑过，不敢乱说。倒是想反问一句，你BLEU和pass@1是多少？如果已经接近模型能力上限了，那确实没必要死磕rank，不如把时间花在清洗数据或者调采样参数上。全参数微调我劝你慎重，8B模型用单卡跑起来显存压力大不说，还容易灾难性遗忘，LoRA至少还能留个底。你要实在不甘心，可以试试把alpha设成rank的两倍然后固定住，优先调dropout和target_modules，有时候那点随机性带来的变化比rank明显多了。

说实话我觉得rank这块有点玄学，之前试过16和64在代码生成任务上确实差别不大，可能跟数据量和任务复杂度关系更大。你5万条指令其实不算少，3个epoch也够，模型本身对代码生成的基础能力已经很强了，LoRA更像是个引导。rsLoRA我试过一次，收敛快一点但最终指标也没啥惊喜，PiSSA倒是没试过，不过感觉没必要在低资源下折腾这些，不如直接全参微调或者用QLoRA加长训练时间，效果可能更稳。

说实话你这情况我太熟了，之前微调7B模型做摘要也遇到过，rank从4调到128，验证集指标跟焊死了一样，后来我干脆直接看生成样本，发现差别其实在细节风格上，BLEU这类指标根本反映不出来。所以你先别急着怀疑超参搜索白费，可能是你选的评估指标对LoRA的rank变化不敏感，代码生成这种任务pass@1方差很大，得多跑几次采样才能看出差异。关于rsLoRA和PiSSA，我试过rsLoRA，在低rank下确实比标准LoRA稳一点，但前提是你把rank压到4或者8，如果你都试到64了，那提升空间本来就不大。另外你5万条指令训3个epoch，说实话对8B模型来说数据量不算小，模型学到的可能更多是格式和模板，而不是需要高秩表达的新知识，这时候rank影响自然就小。我建议你与其纠结rank，不如先看看是不是学习率调度或者warmup没调好，LoRA对学习率比rank敏感多了，我遇到过类似情况，把学习率从1e-4降到3e-5，loss曲线才真正拉开差距。至于全参数微调，如果你算力够，而且任务确实需要模型改变深层推理方式，那确实比LoRA靠谱，但代价是容易过拟合，尤其你只有5万条数据，更得小心。最后一个思路，你可以试试在验证集上做人工盲评，随机抽20个生成结果对比一下，说不定会发现rank高的在复杂逻辑上更稳，只是你没用对评估方式。

说实话你这个实验结论我太有同感了，之前调Mistral做摘要任务也是，rank从4试到128，验证loss基本是平的，最后看了眼参数增量发现有效秩其实很低。我觉得LoRA的rank在8到64这个区间内对最终效果影响确实有限，尤其你这种5万条指令的规模，模型本身预训练能力已经很强了，微调更多是唤醒已有知识而不是注入新知识，所以低rank就够用。rsLoRA我试过，它主要是把缩放因子改成跟rank挂钩，理论上能让高rank训练更稳，但实际提升也就零点几个点，不值得为此大改流程。PiSSA我没对比过，不过听说是初始化方式更优，如果你现在困惑的是投入产出比，那建议直接拿rank16+alpha32当基线跑通，把时间花在数据清洗和指令质量上，那个对代码生成任务的提升远比rank明显。全参数微调我也试过，8B模型用LoRA和全参在5万条数据下差距真不大，但显存和训练时间差好几倍，除非你任务特别复杂，否则没必要。

说实话rank这块我也踩过类似的坑，后来发现对于代码生成这种结构清晰的任务，低rank（8-16）其实就够用了，因为模型本身预训练知识已经很扎实，LoRA更像是在做风格适配。你5万条指令不算少，3个epoch下来该学的模式基本都学到了，所以rank带来的边际收益确实不明显。rsLoRA我在文本摘要任务上试过，提升也就一两个点，PiSSA倒是初始化方式不同收敛快一点，但最终效果没质变。与其纠结rank，不如看看是不是数据质量或者指令格式的问题，那个影响可能大得多。全参微调除非你有足够算力并且任务非常特殊，不然真没必要，LoRA省下的显存和时间够你多跑好几轮实验了。

5万条数据量够大，rank影响确实会被稀释，代码生成任务本身基座能力就够用。rsLoRA我试过，提升有限，不如把精力放数据集质量上。

说实话rank对结果的影响真没你想的那么大，尤其你数据量5万条已经不小了，LoRA低秩的瓶颈可能不在任务复杂度上。我试过8和16在代码生成上差别很小，反而alpha跟学习率的搭配更关键，你可以试试把alpha设成rank的两倍然后调lr。rsLoRA我跑过几组，提升也就一两个点，没到质变，PiSSA倒是初始化上有点意思但训练慢不少。全参数微调要是显存够肯定上限更高，但你这情况我觉得问题可能出在评估指标上，BLEU对代码本来就不太敏感，不如看看生成代码能不能编译通过这种硬指标。

说实话你这个实验规模下rank影响不明显挺正常的，5万条代码指令对8B模型来说真的不算多，LoRA本身能训到的有效参数量就有限，瓶颈大概率在数据多样性和训练时长上，而不是rank。我试过类似任务，rank从16到128区别确实很小，但alpha和rank的比例有时候比rank本身更敏感，你可以试试固定rank然后单独扫alpha的倍数，比如2倍、4倍、8倍，有些组合loss会降得更稳。另外你说的BLEU和pass@1对代码生成这种任务其实很钝，尤其如果测试集里很多样本模型本来就能答对，那微调带来的提升就完全体现不出来，建议换成更细粒度的代码执行通过率或者看错误类型分布。rsLoRA我试过一次，在长上下文任务上有点用，但代码生成上没感觉比标准LoRA强，PiSSA倒是初始化方式不同，收敛快一点，不过最终效果还是看数据清洗和指令质量。全参数微调如果你机器扛得住，确实省心很多，但8B全量调参要的显存和调学习率的功夫也不小，不如先试试把rank设成32，alpha固定64，训练4-5个epoch看曲线有没有过拟合的迹象，代码任务往往多训几个epoch效果才出来。你那个“花时间搜超参”的迷茫我特别懂，但LoRA的优点就是便宜，多试几组就当熟悉工具了，别太纠结这个。

说实话你这个问题我太有同感了，之前拿Llama-2调命名实体识别也是，rank从4试到128，最后看F1就差0.3个点，当时就觉得自己在浪费电费。后来我去翻了翻一些论文的附录，感觉LoRA的rank对最终效果的影响确实被很多人高估了，尤其是在指令数据本身比较干净、任务又跟预训练分布接近的情况下，模型底子里的代码能力早就在了，LoRA更多是帮你调整输出格式和风格，那点秩差异根本体现不出来。

你5万条指令训3个epoch，其实更可能影响效果的是一些细节，比如学习率跟batch size的配合，还有warmup步数，甚至是你目标模块的选择（是只加在attention上还是也加在FFN上）。我自己的经验是，把rank固定成16或者32，然后把精力放在数据质量上，比如筛掉一些重复或格式乱的指令，效果提升比换rank明显多了。至于rsLoRA和PiSSA，我也试过，rsLoRA在长序列任务上确实稳定一点，但收益也就一两个点，PiSSA初始化快一些，可最后收敛的结果跟普通LoRA差别不大，不值得为了这个去重写训练流程。

你要是真觉得LoRA调来调去没意思，全参数微调在8B这个规模上其实也跑得动，只要显存够，效果通常还是会好一点，毕竟自由度在那。不过代价就是容易过拟合，尤其你数据量不算特别大，得加正则或者早停。我现在的做法是先用rank=16跑个baseline，然后直接用验证集做一次早停，把省下来的时间拿去调prompt模板和数据清洗，反而每次都能看到明显进步。你要是还想折腾超参，不如试试控制变量只改alpha，别动rank，有时候scale才是那个隐藏变量。

rank影响确实没那么玄乎，代码生成任务基底能力占大头，省下时间调下数据清洗可能更值。

rank影响确实没想象中大，5万条代码数据够模型自己吸收了，我试过16和32差距基本能忽略。

代码任务本身逻辑性强，LoRA低秩就够用，不如把精力放数据质量上，全参微调性价比真不高。

说实话rank的影响在指令数据比较充足的时候确实会被稀释掉，5万条代码生成任务对8B来说不算难，模型本身能力就够，微调更多是风格对齐。我之前试过rank=16和rank=64，最后BLEU就差0.3，倒是alpha调大容易过拟合。rsLoRA那种缩放方式在低rank下更稳，但你要是试到64了其实差别不大。建议直接跑个全参数微调对比一下，如果效果也就那样，那说明瓶颈不在PEFT配置上，可能得看看数据质量或者解码策略。

说实话我调rank的时候也遇到过类似情况，后来感觉在数据量够大、任务不算特别偏的情况下，8和64的差距确实会被训练轮次和数据集质量稀释掉。不过你要是想榨干LoRA的潜力，可以试试把target modules换成attn+mlp全上，有时候比单调rank影响大。rsLoRA我简单跑过几组，收敛是快一点，但最终分数也就那样，可能得配合更长训练步数才看得出优势。全参数微调如果显存扛得住，效果肯定更稳，但5万条指令其实不算多，LoRA欠拟合的风险反而低一些。

rank影响确实被高估了，代码生成这种任务8和64就差个训练时间，重点还是数据质量。

rsLoRA在小rank下会稳一点，但你这规模真不如直接全参微调省心。