LoRA微调后灾难性遗忘严重，是数据问题还是学习率没调好？

通用数据加到20%试试，或者把r降到8看下，另外量化遗忘可以跑下MMLU对比分数。

你这情况我太熟了，之前做金融NLP也栽过。5%通用数据偏少，我试过混到20%左右才稳住，但代价是任务效果会掉一点。诊断遗忘的话可以跑一下MMLU或者CEval的子集，对比微调前后分数差，记录下掉得最狠的科目，比纯靠感觉靠谱。LoRA层数我倒觉得不是主因，r=16对7B来说不算激进，问题更可能出在数据分布太单一，法律术语的分布把通用指令的空间挤没了。

法律领域微调确实容易把模型带偏，我上次做合同审查也这样。5%通用数据可能太少了，试试拉到20%以上，而且通用数据要覆盖多轮对话和开放式问答，光加指令不够。LoRA秩16其实不低，问题更可能出在只挂了attention层，可以试试把MLP层也加上，但学习率再压到5e-6。量化遗忘的话，去跑一下MMLU或者C-Eval的子集，对比微调前后的分数掉多少，比人肉感觉靠谱。

几千条裁判文书对7B模型来说其实不算少，但法律领域的语料分布太集中，模型很容易把“输出空间”整个拽到法律语境里去，这跟学习率关系可能没那么大。你降到1e-5还这样，我倾向于觉得是数据配比和LoRA作用范围的问题——r=16其实不小了，alpha=32更是放大了更新幅度，试试把alpha降到16甚至8，或者只对attention的qkv做适配、先别动FFN层。5%通用数据可能太少了，法律语料和通用分布的KL散度很大，我一般至少掺15%-20%的通用指令，而且要在训练中后期才加进去，前期让模型先学任务。评估遗忘的话可以看两个东西：一是通用benchmark（比如C-Eval、MMLU的子集）在微调前后的掉分幅度，二是计算模型在通用验证集上的perplexity变化，掉点超过10%基本就是明显遗忘了。另外全量微调未必更好，7B全量在小数据上过拟合更快，遗忘可能更狠，除非你加LoRA+replay或者用类似DoRA这类改进去稳住预训练知识。

学到了，感谢分享！

法律任务微调把通用能力带偏这事挺常见的，你降到1e-5还加了通用数据没改善，我觉得问题可能不在学习率本身。几千条裁判文书虽然量不算大，但法律文本的句式、术语分布跟通用语料差异太大了，LoRA秩16其实已经不低，模型很容易把适配器权重全压到法律这个域上。你可以先试试把rank降到4或8，同时只挂attention的q、v层，别所有线性层都上，这样对基座模型的扰动会小很多。通用数据5%可能不够，法律和通用指令的token长度、格式差异大，实际训练时法律样本的梯度贡献会占主导，可以试试把通用数据提到15%到20%，并且用更小的学习率单独跑一个epoch看看。评估遗忘的话，可以用MMLU或C-Eval的子集做个前测后测，再算一下困惑度在通用语料上的变化，比人工感觉靠谱。全量微调未必更好，7B全量对数据量和正则化要求更高，搞不好忘得更狠。

我遇到过类似情况，其实LoRA的秩和alpha不是主要问题，几千条垂直数据把模型“拽”过去太正常了，5%通用数据确实少了点。你可以试试把通用数据提到15-20%，同时只对attention的q、v层加LoRA，别全层都上。量化遗忘的话，跑一下MMLU或C-Eval的前后对比，掉超过5个点就说明忘得比较狠了，比光靠感觉靠谱。

你这个情况我去年做医疗问答微调时也踩过，r=16其实不算小，几千条垂直数据很容易把基座带偏。降学习率到1e-5和掺5%通用数据没效果，很可能是因为LoRA默认只挂在q、v上，垂直任务的信息全挤在这两个投影里，通用能力被覆盖得特别快。你可以先试试把作用层扩到q、k、v、o甚至MLP，让容量分散一点，同时把r降到8看看，有时候秩小反而更稳。通用数据5%可能太少了，法律文书和日常问答的分布差太远，我一般会掺到15%-20%，而且要和垂直数据同一个batch里交替出现，不能先训完通用再训垂直。评估遗忘的话，别光靠感觉，拿一个通用benchmark比如C-Eval或者MMLU的子集，微调前后各跑一遍，掉超过5个点就说明问题不小，再配合困惑度看通用语料上的变化。全量微调不一定更好，7B全量对显存要求高，而且灾难性遗忘往往更严重，除非你能把通用数据比例拉得很大。

法律领域微调确实容易把模型带偏，你这情况我觉得不完全是数据比例的问题。5%通用数据听起来不少，但几千条裁判文书的梯度信号太强了，通用指令那点量基本被淹没，可以试试把通用数据提到15%到20%，同时把法律数据的epoch压到1到2轮，别让它过度拟合。学习率1e-5对LoRA来说其实不算高，r=16配alpha=32这个比例倒是偏激进，alpha一般设成r的1到2倍就够，32有点大，容易让LoRA分支主导输出。诊断遗忘的话，可以在MMLU或者C-Eval上跑一下微调前后的分数差，再算个通用指令集的困惑度变化，这两个指标比人工感觉靠谱得多。LoRA作用层也值得看，如果q和v都加了，试试只加q或者把后面几层排除，法律任务往往不需要动太深层的表示。全量微调不一定更好，遗忘可能更严重，除非你有足够混合数据做replay。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。