LoRA微调后模型反而变笨了，是学习率太大还是数据有问题？

我之前调代码模型也踩过类似的坑，你这情况其实挺典型的。loss卡在1.2下不去，加上通用能力掉，大概率不是单一原因，而是学习率偏高加数据分布太窄共同作用的。3e-4对7B的LoRA来说确实偏激进，尤其你只有2000条高度同质化的数据，模型很容易被带偏，把注意力全锁在你那套API格式上，反而把之前学到的通用语法表征给覆盖了。我建议先试试把学习率降到1e-4甚至5e-5，然后rank和alpha的比例也可以调一下，比如rank=8、alpha=16，让更新幅度更温和。另外，你可以在训练集里混入20%到30%的通用代码数据，比如那种常见的算法题或者标准库用法，这样模型在学新格式的同时能保留原有能力。还有个技巧是，用较小的epoch数比如3到5轮，然后早停，别硬跑满10个epoch，因为后面几轮基本就是在过拟合你那2000条数据了。你那个“能生成准确但通用能力下降”的现象，其实更像是过拟合到新分布，而不是完全的灾难性遗忘，所以调整数据配比会更有效。如果你试完还不行，可以看看是不是你的API格式里有很多特殊token或者前缀，那可能需要加一点正则化或者用混合训练的方式。

这情况我太熟了，之前调代码模型也撞过同样的墙。你这大概率是灾难性遗忘和数据分布太窄叠加了，2000条纯内部API格式的数据对7B模型来说，微调时相当于把注意力全锁死在那几个模板上，通用知识权重被大幅覆盖。3e-4这个学习率在LoRA里其实偏高，尤其对代码这种语法敏感的任务，建议先降到1e-4或5e-5试试，同时把epoch砍到3-5轮，因为loss降不下去很可能是模型在硬记你的数据，而不是泛化规律。另外可以在训练集里掺30%左右的通用代码数据，比如leetcode或常见库的调用，做混合采样，这样模型能边学新格式边复习旧知识。还有个土办法，就是微调完做模型融合，拿原模型和lora权重按0.5到0.7的比例去合并，能明显缓解语法退化。你那个rank16和alpha32配比还行，不用动，先把学习率跟数据配比调调，应该能改善不少。

这明显是灾难性遗忘，3e-4对LoRA来说偏高，降到1e-4或混点通用数据再试试。

数据太偏了，2000条全是API格式，模型自然就被带跑了，建议按1:1掺入通用代码数据。

数据太单一了，建议混合通用代码数据一起训，LoRA学习率也降到1e-4试试。

3e-4对LoRA真不算小，10个epoch纯API数据不遗忘才怪。掺点通用语料或者降rank试试。

学习率3e-4对LoRA偏高了，试试降到1e-4，再混点通用数据进去，不然肯定遗忘。