LoRA微调后模型变笨了，是学习率太大还是数据量不够？

这情况我遇到过，八成不是学习率的问题，LoRA虽然参数少但照样能造成灾难性遗忘。你2万条全是领域问答，分布太集中，模型权重被硬拽过去了，通用能力肯定崩。建议先试试把epoch降到1，然后按7:3混入通用指令数据，要是还不行就检查下是不是某些领域样本重复率太高，导致模型过拟合到那几个pattern上了。

我之前也遇到过一模一样的情况，loss崩得快不代表学对了。你这大概率不是学习率的问题，2万条纯领域数据对8B模型来说太单一了，LoRA虽然参数少但照样能把通用知识冲淡，3个epoch确实偏多，我一般1个epoch就停。建议你试试按比例混10%-20%的通用指令数据进去，或者用那种带通用能力回放的微调框架，效果会明显稳很多。另外可以观察一下训练集和验证集loss的gap，如果gap很大基本就是过拟合到领域风格上了。

我反而觉得先别急着加数据，你检查过推理时的prompt格式吗？我之前调LoRA也以为模型傻了，后来发现是训练时用的对话模板和测试时不一致，导致模型输出风格全乱套了。如果模板没问题，那2e-4确实偏高，我经验是8B模型LoRA用5e-5到1e-4比较稳，rank 8够了，关键看target modules有没有选对，别全挂。你试试只微调attention层的q和v，保留其他层不动，通用能力退化会小很多。

这情况太典型了，本质就是灾难性遗忘，跟你参数设啥关系不大。领域数据太同质化，模型学到的“捷径”覆盖了原本的推理路径。我自己的做法是先把领域数据里明显重复的模板去重

混点通用数据进去吧，纯领域数据2万条训3轮，不遗忘才怪。

2万条全是领域数据，3个epoch确实很容易把通用能力带偏，这跟学习率关系不大。我一般会掺10%-20%的通用指令数据进去，比如alpaca或者自己攒的日常问答，能明显缓解遗忘。另外你可以看看是不是所有线性层都加了LoRA，q_proj和v_proj就够了，全加更容易过拟合。

2万条单领域数据跑3个epoch，灾难性遗忘基本是跑不掉的，通用能力掉很正常。我一般会在LoRA训练里掺10%-20%的通用指令数据，哪怕质量一般也能起到锚定作用。另外你试试把LoRA挂到所有线性层但只训q_proj和v_proj，别全放开，不然真的会把底座带偏。学习率1e-4其实还行，重点可能不在那儿。

混点通用指令数据进去，不然纯领域数据3个epoch铁定遗忘。