LLaMA-Factory微调后模型输出全是乱码，有人遇到过吗？

200条数据太少了，loss降了大概率是过拟合到乱码上，试试把lr调到1e-5以下或者换个更稳的base模型。

这明显是tokenizer和词表对不上，看看是不是base模型选错了或者tokenizer没跟着LoRA一起保存。

我之前也遇到过一模一样的情况，loss降了但生成全是乱码，后来发现是数据集里有一部分文本没清洗干净，混入了特殊字符或编码问题，模型直接学歪了。你可以先检查下json里是不是有非法转义或者夹杂了emoji之类的，另外200条数据训3个epoch对LoRA来说有点多，容易过拟合到噪声上，试试降到1个epoch，学习率也调低到1e-4看看。还有个小坑，Qwen2的tokenizer对某些符号特别敏感，生成时换一下repetition_penalty参数，比如调到1.2，说不定能压住乱码。

loss曲线下降只能说明模型在拟合训练集，但200条数据对7B模型来说太少了，LoRA很容易过拟合到噪声上，试试把rank降到8或者16，学习率也调低到1e-4左右。另外你检查过tokenizer和模型base是否完全匹配吗？Qwen2的chat模板和微调格式有点特殊，乱码符号很像是tokenizer把输入切碎了。我上次遇到类似情况是数据集里混了没清洗的特殊字符，你可以先print几条预处理后的样本看看，比对着模板格式改一下。

loss曲线下降只能说明模型在训练集上拟合了，不代表它学到了有效的生成模式，你这个情况八成是tokenizer和标签对齐出了问题。我之前用别的框架调模型时遇到过类似现象，最后发现是数据里的特殊字符被转成了无效token，尤其是json转义后的一些引号或者换行符，LLaMA-Factory的预处理不一定能兜住。你可以先检查一下200条数据里有没有重复的指令模板，或者把一条样本单独拎出来走一遍tokenize再decode，看看是不是已经乱码了。另外学习率2e-4对LoRA来说偏高，尤其是数据量这么小的情况下，很容易让权重更新过猛冲到embedding的无效区域，建议降到5e-5试试，同时把rank值调到16左右，别跟风用64。还有个挺隐蔽的坑是max_seq_len设置太短，导致长对话被截断后拼接出奇怪的边界token，你生成时可以强制把repetition_penalty调到1.2以上，先把乱码压住再谈质量。如果还不行，就试试用官方chat模板重新格式化数据，别自己拼prompt，Qwen对格式很敏感。

遇到过类似的，当时是tokenizer和模型不匹配导致的，你检查下加载模型时的tokenizer有没有跟着LoRA一起打包保存。另外200条数据量太小，loss降了可能只是过拟合到噪声上，可以试试把学习率降到5e-5，epoch减到1看看输出是否正常。还有个小细节，json格式里如果“input”和“output”字段顺序错了也会出这种问题，建议先跑一下官方demo数据排除数据格式的锅。

这情况八成是tokenizer和词表对不上，换回原模型的tokenizer试试，或者检查下json里有没有特殊符号。

loss曲线下降不代表模型真的学到了东西，200条数据对7B模型来说太少了，LoRA层可能直接过拟合到记忆那些乱码上。建议先拿原始模型跑一下同样的生成测试，排除tokenizer或代码调用的问题。另外检查下json里assistant字段是不是有特殊字符或者格式错误，我之前遇到过数据里混了不可见字符导致输出全崩的情况。rank值一般32以内就行，但你这情况更像是数据预处理环节出了岔子。

这乱码八成是tokenizer和模型不匹配，你加载base模型时指定Qwen2的tokenizer试试。

loss曲线降了不代表模型真的学到了东西，乱码字符多半是tokenizer和数据集编码对不上，你看看json里是不是混了特殊符号或者没清洗干净。我之前也遇到过类似情况，把数据集里所有非中英文和标点的字符全过滤掉就正常了。另外你试下把学习率降到1e-5左右跑一个epoch看看，LoRA rank先别动，排除法定位问题更快。

这loss降了但输出乱码，八成是tokenizer和词表对不上，检查下special token和模板吧。

这情况多半是tokenizer和词表对不上，试试加载模型时把trust_remote_code打开，或者换回默认的chat模板。

loss曲线下降只能说明模型在拟合训练集，不代表学对了东西，你这种情况大概率是tokenizer和模型不匹配，或者数据里混入了特殊字符，建议先检查下json里有没有没转义的换行符。我之前也遇到过类似问题，把数据清洗一遍，确保所有文本都经过chat template处理再喂进去，乱码就消失了。另外学习率2e-4对7B模型偏高了，降到1e-5试试，LoRA rank设16-32就行，太高反而容易过拟合。

loss降了不代表学对了，先拿原模型跑同一条数据看是不是tokenizer出了问题，乱码多半是词表对不上。

loss曲线降了但生成乱码，大概率是tokenizer和模型不匹配，Qwen2的chat模板里特殊token没处理好，你可以检查下数据里有没有混入其他格式的换行符或特殊字符。另外200条数据跑3个epoch，学习率2e-4对LoRA来说偏高，容易让embedding层崩掉，试试降到1e-4以下，或者把rank从默认8减到4看看。我之前遇到过类似情况，最后发现是数据集里空行太多，清洗干净就好了，你可以先拿几条干净数据跑个过拟合测试排除数据问题。

这个情况我见过，多半不是你超参的问题，而是tokenizer和模型不匹配，或者数据集里混了特殊字符。你检查下原始json里有没有非法转义或者乱码，我上次就是爬的数据没清洗干净，模型直接学会了输出那些特殊token。另外rank值个人经验8-16就够用了，太高反而容易学歪，你跑3个epoch对200条数据其实有点过拟合，可以试试1个epoch加早停。

这情况多半是tokenizer和词表对不上，微调时加新词或special token没处理好，查下tokenizer配置。

看到loss下降但生成乱码，大概率是tokenizer和模型不匹配的问题，Qwen2的tokenizer对特殊字符很敏感，你检查一下json里有没有混入不可见的unicode字符或者html实体，我之前处理爬虫数据时就翻过车。另外LoRA的rank值设太高确实会导致输出漂移，但200条数据用2e-4的学习率偏大了，建议降到1e-5甚至5e-6，小数据集很容易学过头。还有个容易忽略的点，你微调时有没有把padding侧设置成left？LLaMA-Factory默认是right，但Qwen2生成时left padding会更稳。如果数据本身没问题，试试把max_length调小到512，防止长序列截断后产生乱码。最后实在不行，加载原模型直接跑同一条prompt，如果输出正常，那就是微调参数或数据的问题，能帮你快速定位。

我之前也踩过类似的坑，而且loss下降但生成乱码这个现象特别迷惑人。你那个输出里全是重复的替换符，大概率不是rank值的问题，我怀疑是tokenizer和模型不匹配，尤其是你用的Qwen2，它的chat模板和base模型对特殊token的处理很不一样，LLaMA-Factory里如果没正确加载对应的chat_template，生成时就会把bos和eos当成普通字符乱吐。另外200条数据确实太少，就算loss降了也可能是过拟合到随机噪声上，LoRA的rank我建议先设8或者16试试，别一上来就64，但更关键的可能是你的json格式里“instruction”和“output”字段名对不对，LLaMA-Factory对字段名有严格默认值，如果你用的是别的名字比如“prompt”或“response”，它会直接读空，相当于模型在学一堆空对话。还有学习率2e-4对7B模型稍微偏高了一点，可以降到1e-4或者用warmup，但我觉得最值得排查的是你推理时候的生成参数，比如repetition_penalty设太低或者temperature太高，也会让模型陷入乱码循环，可以先把temperature调到0.1，penalty调到1.1试试。你要是方便的话，把训练时候的config和推理代码贴出来看看，或者直接拿原始base模型不加载lora跑一句测试，看看是不是tokenizer本身就坏了。

这情况八成是tokenizer和词表对不上，试试加载模型时加trust_remote_code=True，或者重新对齐一下special tokens。