用LoRA微调Qwen2.5-7B，loss降不下去怎么办？

建议先调高rank到32再试，5000条SFT数据量确实偏紧，继续预训练性价比不高。

代码审查术语占比高，loss卡住多半是tokenizer没覆盖，检查下词表里代码符号是不是没处理好。

loss卡2.3多半是lr偏高或数据分布太杂，试试warmup+cosine调度，rank提到16，先跑3个epoch看趋势。

代码审查这种强格式任务，建议先用领域语料继续预训练几百步再SFT，5000条直接微调确实容易欠拟合。

说实话2.3这个loss卡住我太熟了，之前微调法律NLP模型也这样，后来发现是数据集里噪声样本太多，清洗一遍直接掉到1.8。你那个5000条如果是自己标的，建议先抽100条看看标注一致性，代码审查这种任务主观性很强。另外lr用1e-4配rank8确实有点赌，我一般会先跑个500步扫一下lr，1e-4、5e-5、2e-5都试试，看曲线趋势再定。继续预训练倒不急，你数据量不够反而容易灾难性遗忘，先把SFT的输入格式和标签质量搞扎实，BLEU这种指标对生成式问答参考性也弱，不如直接看几个case找共性错误。

说实话2.3这个loss卡住，我第一反应不是数据量的问题，5000条做领域适配其实够用了，更可能是你数据本身的学习难度和LoRA的配置不匹配。你试试把rank提到16或者32，同时关注下是不是只有最后一两层在学到东西，有时候rank太低，底座模型对代码审查这种专业格式的表示能力根本转不过来。另外我注意到你说lr调到5e-5反而更差，这挺反常的，除非是你数据里存在大量互相矛盾的标注，比如相似问题给了不同结论，模型在努力平均这些冲突，loss自然下不去，建议你抽几十条看看最近邻样本的标签一致性。还有就是别光看loss和BLEU，代码审查问答这种任务，你可以手动检查几个case，看模型是格式错了还是语义理解偏了，这能帮你判断该加数据还是调参。至于继续预训练，我觉得如果你的数据是纯代码片段而不是对话形式，那先做几步Causal LM的继续训练确实有帮助，能让模型先适应你的文本分布，再上SFT会顺很多。但更关键的是检查下你的数据预处理，是不是prompt里把代码和问题拼得太长导致有效序列被截断了，Qwen对长上下文敏感，截断位置不对会直接让loss居高不下。最后建议你跑个两三百条的极小实验，把lr调到2e-4配合warmup看能不能快速降到1.8左右，如果能，说明你主实验的优化器状态有问题，比如没重置或batch size太激进。

rank=8对7B模型太小了，试试32或64，loss卡住多半是容量不够。