用LoRA微调Qwen2.5-7B，loss降不下去怎么办？

看到这个loss卡在2.3不动，我第一反应是学习率的问题，但你试过1e-4和5e-5都不太行，那可能就不是单纯的lr问题了。5000条数据对于LoRA来说其实不算小，但如果是代码审查这种高度结构化的任务，数据质量比数量关键得多——你有没有检查过数据里的标签一致性？比如同一个代码问题是不是被标注成不同的答案，或者上下文长度有没有爆掉Qwen的max_position？另外，LoRA的rank=8可能对7B模型来说有点保守，我自己的经验是r=16甚至32在某些任务上收敛会快一点，但也要小心过拟合。你提到验证集bleu只有0.12，说实话这个指标对生成类任务参考价值有限，不如直接看几个case的输出质量。至于继续预训练和SFT的选择，我觉得如果你们内部代码的术语和风格跟通用语料差距很大，那确实可以先用领域语料做一步continued pretraining，让模型先熟悉下上下文，再上LoRA做SFT，这样loss可能更容易降下去。不过也别太纠结loss数值，有时候loss下不去但生成结果已经够用了，建议你先抓几个bad case出来人工分析下。