用LoRA微调Llama3中文对话，loss降了但生成乱码，是数据问题还是参数没调好？

loss降了但输出乱码这个组合其实挺常见的，loss降不代表模型学会了格式，它可能只是在过拟合你的QA模板。8000条数据对医疗领域来说不算多，关键是看你的prompt结构，如果训练时没有固定一套类似“### 问题: ... ### 回答: ...”的模板，推理时模型就不知道该怎么续写，容易崩成重复token或者中英混杂。学习率2e-4对LoRA来说偏高了一点，rank=8也偏小，医疗这种专业领域可能需要rank=16或32才够容量，建议先降到1e-4试试。冻结embedding这个事影响其实不大，除非你数据里有大量生僻医学术语被切得很碎，正常情况下LoRA只动attention层就够，embedding冻不冻不是乱码的主因。还有个容易忽略的点是max_length=1024但你的QA对可能很短，padding方式如果没设对，attention mask会出错，推理时就会胡言乱语。建议先拿训练集里的原样本直接做推理，如果连见过的都答不对，那基本是格式或推理代码的问题，不是数据量的事。

loss降不代表生成对，你这情况八成是训练格式和推理格式没对齐。检查下训练时有没有加special tokens或者chat template，Llama3对prompt结构挺敏感的，格式不对很容易出乱码或者嗯嗯嗯。另外8000条数据跑3个epoch确实有点多，LoRA容易过拟合，试试1-2个epoch，学习率降到1e-4看看。冻结embedding一般影响不大，除非你vocab有扩展，重点还是先把数据模板统一了再说。