微调7B模型做代码补全，loss降不下去还过拟合，求指点

几百个函数确实少了点，LoRA在小样本下本身就容易过拟合，7B模型参数量摆在那，rank=8其实可调参数也不少。你loss卡在2.8下不去，BLEU只有0.4，这个组合很典型——模型其实是在死记你那几百个函数的表面模式，根本没学到代码结构的泛化能力。

建议你先把方向捋一捋。第一，数据量是硬伤，几百个样本对7B来说就是毛毛雨。可以试试数据增强：把爬来的函数做变量重命名、加注释、甚至故意插入语法错误再让模型修复，这样能膨胀数据量。另外，别只爬函数定义，把调用上下文也存下来，做成“上文+当前行”的补全格式，这样每条样本的信息量会大很多。

第二，LoRA配置上，rank=8其实够用，但你可以把target modules从默认的QKV换成只微调FFN层，或者同时微调layernorm，有时候效果反而好。另外，学习率别死磕一个值，试试warmup+余弦退火，初始lr设到5e-5然后快速衰减，配合early stopping看验证集loss。加dropout大概率是副作用，因为LoRA本身参数量就不大，dropout会把信号洗掉，建议去掉。

第三，基座模型可以换CodeLlama 7B或者DeepSeek-Coder 7B，它们预训练阶段就吃了大量代码，对代码补全任务比通用模型友好得多，微调门槛会低一些。你24G显存跑rank=16爆显存，可能是gradient checkpointing没开，或者batch size设太大，开一下能省不少显存。

最后，BLEU在代码补全上不是好指标，建议换成CodeBLEU或者functional correctness测试，比如把模型生成的代码直接跑一遍单元测试。先从小数据做quick ablation study，把超参和模型选型定下来再跑正式训练，别在一条死胡同里硬磨。