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

我也是类似的感觉，rank从16拉到128效果差异很小，后来发现数据质量和多样性比rank重要多了。你可以试试rsLoRA，它对高rank的缩放更合理，我用下来rank 64配合rsLoRA比普通LoRA稳一点。另外5万条数据3个epoch可能还没到过拟合，rank影响自然不明显。真要纠结的话不如把target_modules从q,v扩到所有线性层，这个改动通常比调rank涨点更明显。

rank影响确实不大，尤其你数据量有五万条，任务又是代码生成这种模型本来就擅长的，8到64差别被淹没了很正常。我试过rsLoRA，低rank下比普通LoRA稳一点，但也就几个点的事，PiSSA初始化确实收敛快些，不过最终效果还是看数据质量。说真的，与其折腾rank，不如多花时间洗数据或者加些难样本，全参微调在8B上单卡也扛不住吧。

rank在代码生成这种任务上确实差距不大，模型本身底子好，5万条数据也够它激活已有能力了。我试过rsLoRA，在低rank时比标准LoRA稳一点，但rank拉到32以上基本就拉平了，PiSSA初始化倒是在小数据上有点优势。你这种情况不如把精力花在数据质量和prompt格式上，比调rank收益大得多。另外全参微调8B至少要80G显存，除非你有这个硬件，不然LoRA性价比还是碾压的。

我微调Llama做代码任务时也遇到过类似情况，rank从16拉到128，pass@1几乎没动，后来发现瓶颈其实在数据质量和任务难度上。代码生成这种任务，模型预训练时见过大量代码，LoRA更多是在调风格和格式，rank够用就行，再大容易过拟合还费显存。rsLoRA我试过，在rank较大时确实比普通LoRA稳一点，但提升幅度有限，PiSSA没深入对比过。你5万条数据3个epoch，如果验证集指标不动，建议先看看数据里有没有重复或者太简单的样本，有时候问题不在超参上。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

刚入门，这个对我帮助很大。

rank对代码生成这种任务确实没那么敏感，你试8到64差别不大挺正常的，5万条数据3个epoch基本够模型学到格式和常见模式了。我这边试过rsLoRA和PiSSA，rsLoRA在低rank下确实稳一点，PiSSA初始化那套在收敛速度上有提升但最终指标拉不开差距，别指望换个变体就质变。倒是建议你把注意力放到数据质量和target modules上，比如q/k/v/o全加和只加q/v差别比rank大多了。全参数微调8B得多卡，个人玩不太现实，除非你只解冻最后几层。

rank影响确实没那么大，我试过rsLoRA也差不多。你任务可能太简单了，5万条数据3个epoch够模型学个八九不离十了。

rank在8到64之间效果差不多其实挺正常的，尤其你这个任务本身是代码生成，Llama-3-8B底子就不差，5万条指令也不算少，LoRA学到的更多是格式和风格上的偏移，低秩瓶颈没那么容易卡住。我自己的经验是rank超过32之后收益就明显递减了，反而alpha和dropout的组合更影响稳定性，你可以固定rank=16单独扫一下alpha，看验证集有没有波动。loss曲线差不多也说明模型容量不是瓶颈，可能你的数据分布太集中，模型很快就拟合了。rsLoRA我试过，在rank较大时确实比普通LoRA稳一点，但小rank下差别不大；PiSSA没深入对比，听说初始化更好但训练成本略高。说实话与其继续搜超参，不如检查下数据质量和评测指标，BLEU对代码任务本身就不太敏感，pass@1才是关键。全参微调在8B上显存和时间成本不低，除非你有明确证据LoRA欠拟合，不然没必要换。