用LoRA微调7B模型，显存够了但loss不降，是哪里出问题了？

loss卡在2.3左右不降，我觉得先别急着怀疑基座模型，大概率还是数据和target module的问题。你LoRA挂到哪些层了？如果只加在q、v上，有时候对领域任务容量不太够，可以试试q、k、v、o全加上，rank也可以适当提到16或32。另外小规模数据集的loss震荡很常见，尤其才两三个epoch，建议看看验证集表现，如果验证loss也在同一水平，那可能是数据本身太单一或者答案风格太模板化，模型学不到新东西。学习率1e-4对LoRA来说有点偏高了，5e-5到2e-5之间多试试，配合warmup会稳一些。

loss不降先别急着调参，查下标签是不是把padding也算进去了，我以前踩过这坑。

先看看数据里有没有重复或太短的样本，loss卡2.3多半是数据本身太乱或者太单一。

2.3震荡不下挺典型的，先别急着怀疑基座模型。你拿几条训练样本直接让原模型做一下，看看loss是不是本来就接近这个值，如果是那说明模型压根没学到东西，重点查target_modules有没有覆盖到该加adapter的层。另外LoRA的rank和alpha也值得试试，rank=8配alpha=16是个常见起点，太小的话容量不够确实学不动。数据量小的话建议把epoch拉长但加warmup，前几百步loss不动很正常。

loss在2.3震荡很正常啊，你那小数据集本来就不该指望降太多，先看看验证集表现再判断吧。

loss卡2.3不降，先查标签是不是被mask了，小数据下LoRA经常学了个寂寞。

loss在2.3震荡多半是数据太单一或标签太短，先看看样本是不是重复度太高了。

先看看数据里有没有重复或太短的样本，小数据集上loss卡2.3多半是标签太平或任务本身太散。