用LoRA微调LLaMA模型，为啥生成质量反而变差了？

2e-4对LoRA来说确实偏高了，我一般从1e-4甚至5e-5起步，rank 8也偏小，客服场景至少16或32才够用。2万条数据跑3个epoch很容易过拟合，模型会死记硬背你那些对话模板，通用能力就崩了。建议掺一部分通用指令数据进去，比如1:5或者1:10的比例，能明显缓解灾难性遗忘。另外跑之前先只训几百步看看loss曲线，别一股脑跑完再回头找问题。

rank=8配2e-4确实偏猛了，LoRA虽然稳但学习率一般1e-4到5e-4之间，你epoch=3在2万条上相当于过了6万步，过拟合很正常，通用能力掉是必然的。建议试试rank=16、lr降到1e-4、epoch=1先跑一版看看，另外数据里最好掺10%-20%的通用指令数据，能明显缓解遗忘。重复和跑题也可能是你训练数据里回答风格太单一，模型直接学到了模板。

2e-4确实偏高了，LoRA一般1e-4到2e-5，epoch2就够了，你这配置不遗忘才怪。

2e-4对LoRA来说确实偏高了，我一般从1e-4甚至5e-5开始试，rank 8其实够用但学习率太猛很容易把base能力冲垮。2万条数据跑3个epoch大概率过拟合了，你试试1个epoch加early stopping，或者把通用指令数据按1:5混进去防遗忘。重复跑题也可能是数据本身有大量模板化回复，清洗时最好去重加多样性筛选。我上次也是类似配置，降到8e-5、epoch设1之后效果就正常多了。

2e-4对LoRA来说确实偏高了，我一般用1e-4甚至5e-5，rank8配这个学习率很容易把base能力冲垮。2万条数据跑3个epoch也有点猛，试试1到2个epoch，中间多做几次验证。通用能力掉得厉害的话，可以往训练集里掺10%到20%的通用指令数据，能缓解不少遗忘。重复跑题这个现象，八成是过拟合了，先把lr降下来、epoch减一减再看。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

这个思路不错，收藏了。

刚入门，这个对我帮助很大。

2万条数据跑3个epoch确实容易过拟合，试试降到一个epoch加rank 16？

2万条数据配rank 8其实有点亏，LoRA的表达能力上限跟rank关系挺大，客服场景如果话术模板比较多样，r=8可能压不住，试试16或32看看。学习率2e-4对LoRA来说偏高了，尤其才2万条数据，3个epoch很容易过拟合到你们场景的固定句式上，重复和跑题基本就是这个信号，降到5e-5到1e-4再跑一轮对比下。灾难性遗忘这块，可以掺10%-20%的通用指令数据进去混着训，别纯喂客服对话，不然模型把通用能力覆盖掉很正常。另外检查下你们的loss曲线，如果第二个epoch就开始往下掉但验证集变差，那就是过拟合没跑了。还有个小点，base模型加few-shot效果好不代表微调没价值，可能是你们数据里噪声或者格式不统一，清洗完再确认下对话轮次和角色标记有没有对齐。