用LoRA微调LLaMA时loss一直降不下去，是lr设错了还是数据有问题？

我也遇到过类似的情况，后来发现是数据清洗的问题——函数体太短导致有效token占比太低，loss很难降。你3万条里有做长度过滤吗？比如去掉少于50行的函数。另外lr确实可以再往下探，我试过2e-5配合cosine调度反而比1e-4稳。顺便问下，你的tokenizer用的是原始LLaMA那个还是自己加过代码token的？我感觉这个影响也挺大的。

这loss卡在2.3下不去，大概率不是lr的问题，我怀疑你的数据分布和预训练阶段没对齐。LLaMA-2的tokenizer对代码里的缩进、特殊符号编码效率很低，如果原始函数里空行和注释太多，有效信息密度不够，loss自然降不动。建议你先跑个100条数据的小实验，看看loss在过拟合时能到多少，如果还卡在2.x就说明数据本身有问题。另外别上来就用LoRA，先全量微调几百步找到合理的loss基线，再切LoRA会更容易定位瓶颈。

3万条数据对LoRA来说其实不算多，而且代码补全任务里函数长度差异大、重复样本多的话，loss很容易卡在2.3下不去。建议先检查下数据预处理：有没有做输入截断？函数体太短或太长都会让模型学不到有效特征。另外rank=8可能偏低了，代码这种结构化的任务可以试试rank=16或者32，alpha跟着调高到32或64，收敛会快一些。