LLaMA-Factory微调后模型输出全是乱码，有人遇到过吗？

loss曲线下降只能说明模型在拟合训练集，不代表生成没问题。你试试直接让模型用中文回答一个简单问题，如果还是乱码，大概率是tokenizer和词表对齐出了问题，Qwen2的词表里不该出现那些特殊符号。另外检查下json格式，是不是多轮对话被写成了单轮，导致label和input错位了。LoRA rank一般16-32就行，2e-4学习率对7B模型偏高，可以降到1e-5试试，不过乱码更像数据预处理环节的锅。建议先拿官方dataset跑一遍baseline，排除环境问题再说。

这loss降了不代表学对了，先拿原模型生成一次排除tokenizer问题，八成是数据里混了特殊字符。

你这loss降了但输出乱码，大概率是数据格式问题，建议先检查json里是不是有没转义的符号。

loss曲线降了但生成乱码，大概率不是学习率的问题，2e-4对LoRA来说算常规范围。你检查过tokenizer和模型base是否完全匹配吗？Qwen2的tokenizer偶尔会被错误加载成Qwen1的，导致id映射错乱，输出就成乱码了。另外200条数据确实偏少，LoRA rank值不用调太高，8或16就够，重点还是先跑通一条数据看看能不能正常生成。建议你直接加载原始Qwen2试一下同样输入，排除是模型本身问题还是微调后引入的bug。

loss曲线下降但生成乱码，大概率不是训练没收敛，而是tokenizer和模型不匹配的问题。你用的Qwen2-7B，原始tokenizer是专门训练过的，如果微调时LLaMA-Factory默认加载了错误的tokenizer配置，或者你数据集里混入了特殊字符，就可能导致解码时映射错乱。我之前遇到过类似情况，最后发现是json文件里有个别字段带了不可见的unicode字符，清洗后就好了。

另外建议你检查一下是不是在加载模型时没有设置trust_remote_code=True，Qwen2有些版本的自定义代码需要这个参数，否则词表加载会出问题。至于rank值，2e-4的学习率配合3个epoch对200条数据来说不算激进，LoRA rank设8到16一般不会导致崩溃，所以超参嫌疑最小。

你可以先做个快速实验：不微调，直接加载原始Qwen2-7B生成一句话，如果正常，说明基础模型没问题；如果也乱码，那就是加载配置的事。然后微调后的模型用同样的prompt测试，对比一下。还有个排查点，看看你保存的checkpoint是不是用了bf16或fp16，有时候精度转换会搞坏embedding层。

我建议你先把数据集里所有非中英文和标点的字符全部删掉，重新跑一轮（哪怕只跑1个epoch）看看效果。如果还乱码，就换用官方默认的alpaca格式模板，而不是自己定义json结构。之前有帖子提到，LLaMA-Factory对自定义数据格式的兼容性有点坑，尤其当role字段不是严格的user/assistant时，输出层会学到错误映射。

200条数据3个epoch确实容易过拟合，先降到1个epoch试试。

输出乱码但loss正常下降，多半是chat template没对齐——Qwen2有自己的对话模板，如果训练时没启用template或者推理时格式跟训练不一致，模型就学偏了。另外2e-4对LoRA来说偏高了，容易训崩，可以试试降到1e-4或5e-5。还有检查下数据集里有没有特殊字符或编码问题，200条数据太少也容易过拟合。建议先用官方示例数据跑一遍确认流程没问题，再换自己的数据。

先查chat template是不是没套对，Qwen2格式错了很容易出乱码。学习率2e-4对LoRA也偏高了，试试1e-4或5e-5。

学习率2e-4对LoRA来说有点高了，降到1e-4或5e-5试试，乱码八成是训飞了。

这种乱码输出我之前也踩过坑，大概率是chat template没对齐。Qwen2有自己的对话模板，如果你训练时用的格式和推理时不一致，模型就会输出这种奇怪的符号。建议先检查一下LLaMA-Factory里template参数是不是设成了qwen，然后拿一条训练数据原样喂进去看输出，如果还是乱码，可能是tokenizer被改坏了。另外学习率2e-4对LoRA来说偏高了点，试试降到1e-4或者5e-5看看效果。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

刚入门，这个对我帮助很大。

刚入门，这个对我帮助很大。