微调后的模型总爱重复句子，是数据问题还是参数没调好？

3个epoch对几千条数据来说确实有点多了，尤其是LoRA这种低秩适配，很容易在后期把模型往训练集分布上拽，重复生成很多时候就是过拟合的一个典型信号。你可以先看看训练loss曲线，如果第2个epoch之后还在明显下降但验证集已经不动甚至变差，那基本就是过拟合了。学习率5e-5对LoRA来说不算特别离谱，但配合3个epoch就容易出问题，我一般会先降到1e-4以下再试，同时把epoch压到1到2之间看看重复是否缓解。另外alpha和rank的配比也值得查一下，rank16配alpha32是常见默认，但如果alpha设得过大，LoRA更新的幅度会被放大，也可能加剧这种退化。温度调到0.6有用说明模型本身分布已经偏尖锐了，可以再配合top-p或者repetition penalty临时压一下，但那只是遮症状。真要定位的话，建议先固定其他变量，只改epoch和alpha各跑一轮对比，基本就能看出是哪个在作怪。

重复生成这事我踩过好几次坑，感觉你描述的现象更像是解码策略和过拟合叠加出来的。温度降到0.6能缓解，说明模型本身分布没崩，只是高概率token被锁死了。你可以先加个repetition penalty试试，1.1到1.2之间，同时把no_repeat_ngram_size设成3或4，很多时候立马就正常了。但别急着只靠惩罚掩盖问题，3个epoch对几千条数据来说确实偏多，LoRA虽然参数量小，过拟合起来一样会让输出变得死板。我建议你先跑1个epoch看看验证集loss，如果第2个epoch就开始回升，那就直接减到1到2个epoch。学习率5e-5对LoRA来说不算离谱，但如果你用的是rank 16加默认alpha 16，实际缩放比是1，可以试着把alpha降到8或者把rank提到32再对比。另外检查一下训练时是不是没加EOS token或者padding侧设置有问题，这个也会导致模型不知道什么时候停。排查顺序我一般先看验证集loss曲线，再调解码参数，最后才动LoRA结构，这样最省时间。