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。