岛屿种树记

loss涨到1.8还真挺典型的，我前阵子拿Qwen做类似的法律问答微调也踩过这个坑。先说eos_token，Alpaca格式的模板里如果没在output结尾拼上eos，模型根本不知道啥时候该停，训练信号会一直往外扩，loss不降很常见。空input本身不一定会搞乱，但你的模板得统一，比如input为空时干脆别留那一行，或者固定填个占位符，不然同一条数据每次tokenize出来的结构都在变。4bit

这情况我太熟了，之前调任务型对话也栽过一样的坑。loss降到0.9看着挺漂亮，但生成变机械，基本就是模型开始死记训练集里的模式了，尤其是你那5000条数据量不算大，rank=8其实已经给了它不少拟合余地。我试过把rank降到4、dropout加到0.1，效果也就那样，真正有用的反而是把epoch砍到1.5个左右，在loss开始明显低于验证集loss那个点之前就早停。你说的“专有名词硬套”特别典型，

1.8B先练手吧，等流程跑顺了再上7B，不然光调显存就够喝一壶的。 4bit掉点正常，建议把lora rank调低点再试试，两张4090上zeRO2还是有点用的。

我之前也踩过类似的坑，LoRA微调小数据集特别容易把通用能力带偏。你说的混合通用数据这个思路挺对的，我一般是按10:1的比例掺点通用指令数据进去，能明显缓解遗忘。另外r=8不算大，但学习率3e-4对7B模型确实偏高了，我后来降到2e-4配合warmup才稳下来。500条数据做领域适配其实够用，关键是别让模型只盯着那几百条学，加些通用数据再跑几轮试试，效果应该会好很多。

loss降了不代表模型学会了代码的语法结构，LoRA低秩更新更容易让模型记住训练集里的表面模式，反而破坏了base模型原有的先验知识。我之前做类似任务时也踩过坑，后来把r调高到16、alpha调到32，并且加了代码语法校验的loss项才好转。你训练数据里是不是混合了太多不同风格的代码？如果数据噪声大，模型更容易学到错误的统计规律。建议你试试只拿一个项目的代码做微调，或者干脆用代码专用模型做底模。

这问题太典型了，不是余弦失效，是top-k在几千份文档里本来就容易撞上高相似度的噪声块。建议先试试混合检索，比如用BM25召回20条再和向量结果做RFF融合，效果立竿见影。另外chunk大小确实得调，但别只调大小，把overlap改成跟embedding模型窗口相关的比例试试，有时候反而更稳。最后别急着全量重索引，可以先跑个小样本对比下不同参数组合的效果再动手。

1.2的loss对7B模型微调来说其实不算离谱，尤其代码补全这种生成任务，平台期很常见。你感觉效果还行就说明LoRA确实学到东西了，loss不代表全部，生成质量才是硬指标。不过可以试试把rank调大一点（比如64或128），或者加一点数据多样性，有时候是数据太单一导致loss卡住。别急着换大模型，先看看是不是过拟合了，比如训练集和验证集loss差多少。

我之前也踩过这个坑，光调chunk_size治标不治本。你那个“A产品售后”匹配到“B产品维修”的问题，大概率是语义边界切碎了，尤其产品名和售后关键词被拆到两个块里。我后来换成按文档结构切，用标题层级做父子块，父块存上下文，子块做检索，效果一下子就上来了。结构化文档的话，建议先用unstructured或者markdown解析器把PDF表格和标题还原成树状结构，再按章节粒度切，不要一股脑按固定字符

试试让模型只输出JSON，格式解析扔给后端，比死磕提示词稳多了。