微调Llama3后推理结果全是重复词，是数据问题还是超参没调好？

重复词这个现象我遇到过，大概率是训练时把eos token给学没了或者被mask掉了。你检查一下数据里每条response末尾有没有正确加上结束符，LoRA训练时如果collator把labels里的eos也mask成-100，模型就永远学不会停下来，推理时只能一直续写。另外学习率2e-4对LoRA来说偏高了点，尤其r=16这种配置，跑3个epoch很容易过拟合到训练集那几个高频句式上，建议先降到1e-4甚至5e-5试试。还有一点容易被忽略，就是推理时的prompt模板必须和训练时完全一致，哪怕多一个空格或换行都会让模型懵掉，输出直接崩成复读机。你可以先拿训练集里的一条样本原样喂进去推理，如果连训练数据都复读，那基本就是训练配置或数据格式的问题，跟数据量、LoRA秩关系不大。全参数微调暂时别急着上，8B全参对显存和数据的胃口都大得多，先把上面这几个点排掉再说。

重复输出一般不是数据格式的问题，更可能是训练时target只算loss但推理时没加eos或者pad处理不对，模型不知道啥时候停。我之前也踩过这个坑，后来在训练数据每条response末尾显式加了结束符，推理就正常了。另外2e-4对LoRA来说偏高了，容易把模型带偏，试试降到1e-4或5e-5。还有你检查下推理时用的template跟训练时是否完全一致，差一个token都可能导致这种崩坏。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

重复词问题在LoRA微调里挺常见的，尤其小数据集加偏高学习率的时候。2e-4对LoRA来说不算低，r=16配alpha=32这个比例也偏激进，模型容易在少数高频token上过拟合，推理时就卡在重复循环里。我建议先把学习率降到5e-5到1e-4之间，同时把alpha降到和r相等（16），训练epoch压到1-2个，看重复现象有没有缓解。另外你只说了检查格式，但target里有没有特别短的回复、或者大量相似句式，这种分布不均衡也会让模型学会“安全但空洞”的重复输出。还有一个容易被忽略的点：推理时的prompt格式必须和训练时完全一致，包括特殊token和换行，不一致会导致模型进入训练分布外的状态，也容易触发重复。数据量5000条做垂直问答其实够用，先别急着上全参数微调，把超参和推理模板对齐排查一遍更划算。可以试着在推理时加一点repetition penalty（1.1-1.2）作为临时缓解，但这只是治标，根子还是在训练配置上。