微调Llama3后推理变笨了，是数据问题还是学习率没调好？

跟你情况挺像的，我之前微调也遇到过loss降了但生成变傻的问题，后来发现是epoch太大，3个epoch对5000条数据确实容易过拟合，尤其LoRA本身参数就少。可以试试降到1个epoch，学习率调到1e-4，加个weight decay或者early stopping看验证集表现。rank的话8和16区别确实不大，我一般直接上32，但前提是数据质量要够硬，内部文档如果格式太杂，模型容易学到废话模式而不是内容规律。另外你测试时temperature是不是调太高了？生成设置有时候比微调参数更影响观感。

5000条数据玩3个epoch肯定过拟合了，lr压到1e-4试试，rank用16没毛病。

Loss降到0.7不代表模型真的学到了你想要的东西，很可能它只是记住了你5000条QA的固定套路，然后把这个套路强行套到所有问题上，所以才会出现常识问题也答得乱七八糟的情况。2e-4对LoRA来说确实偏高了，我一般从1e-4甚至5e-5开始试，尤其你数据量不大，3个epoch基本就是把那点数据嚼烂了。你观察到的啰嗦和答非所问，大概率是过拟合加上格式被带偏了，内部文档风格如果本身比较冗长，模型会连这种冗余一起学进去。rank 8和16差别不明显很正常，因为瓶颈往往在数据和target module选择上，不在rank大小，你可以试试只调q_proj和v_proj，或者把mlp层也加进来对比下。建议你先拿500条左右跑1个epoch做个baseline，看输出风格变化到哪一步开始崩，再决定要不要加数据或者加正则。另外可以在训练集里混一点通用指令数据，别让模型只盯着你们内部那套表达，不然它会把原有的指令跟随能力丢掉。

loss降到0.7其实挺能说明问题的，很可能已经过拟合了。5000条QA对3个epoch，模型大概率在死记你文档里的措辞和句式，而不是学到风格背后该怎么组织回答，所以一遇到常识问题就开始胡言乱语。学习率2e-4对LoRA来说偏高了，我一般从1e-4甚至5e-5起步，LoRA本身参数量小，太激进很容易把原模型的能力带偏。rank 8和16差别不明显很正常，真正影响更大的是你挂载的target modules，只挂q v和把k o gate up down全挂上，效果完全不是一回事。建议你先降到1个epoch、学习率1e-4试试，再抽一批训练集之外的通用问题做验证，别只看loss。数据这块也可以查一下，QA对里如果答案风格高度雷同、模板化严重，模型学出来的就是那股啰嗦劲儿。

loss降太狠多半过拟合了，5000条3个epoch确实猛，先砍到1个epoch试试。

loss降得漂亮但输出变傻，这个太典型了，八成不是学习率的问题，而是数据分布太窄把模型带偏了。你那个5000条QA对如果全是内部文档风格，模型会过度拟合这种表达方式，导致通用能力被覆盖掉，也就是常说的灾难性遗忘。2e-4对LoRA来说确实偏高了，我一般从1e-4甚至5e-5起步，3个epoch也偏多，1到2个epoch通常就够了，你可以试试早停看验证集表现。另外你只盯着loss看没用，LoRA训练loss降得快不代表泛化好，得看验证集上的生成质量。rank 8和16差别不大很正常，因为问题不在容量上，而在数据配比和训练策略上。建议你往训练集里掺一些通用指令数据，比例大概1:5到1:10，保持模型的通用能力不掉。还有个容易被忽略的点是target modules，只调q和v跟加上k、o、gate、up、down效果差挺多的，你可以试试全模块加LoRA再对比一下。

loss降太狠多半是过拟合了，5000条3个epoch有点猛，试试减到1个epoch或者加点dropout？

5000条数据跑3个epoch确实容易过拟合，loss降不代表泛化好。我一般会留个验证集看eval loss，如果训练loss降但验证loss反弹就是过拟合了。学习率2e-4对LoRA来说偏高了，试试降到1e-4甚至5e-5。rank的话8到16差别不大很正常，关键还是数据和target module的选择。