用LoRA微调7B模型，loss一直降不下去，是学习率设错了吗？

代码补全任务2e-4确实偏高了，试试5e-5，顺便检查下数据集里有没有重复或噪声。

感觉你这个loss曲线挺典型的，2e-4对7B的LoRA来说其实偏高了，尤其是代码补全这种任务，建议试试5e-5或者1e-5，先跑几个epoch看看能不能降。另外target_modules只加attention的话，有时候MLP层也很关键，可以试着把q_proj和v_proj换成gate_proj和up_proj。数据集太杂确实可能让模型学不到稳定模式，可以按代码长度或功能先筛一下再试。

我也遇到过类似的情况，7B模型用LoRA微调时loss卡在0.9左右下不去其实挺常见的。2e-4的学习率对LoRA来说其实偏高了，尤其你rank=8的情况下，这个学习率很容易让权重更新过快导致震荡，降到1e-4反而升了一点可能是数据集里有些噪声样本让优化方向乱了。我建议你可以试试把学习率再往低调一调，比如5e-5或者3e-5，同时把warmup steps加大到总步数的10%，这样能让优化更稳一些。

另外target_modules只加attention层确实是大部分LoRA的默认做法，但代码补全这种任务里，MLP层对语义理解也很重要，你可以试试把q_proj、k_proj、v_proj、o_proj再加上gate_proj、up_proj、down_proj都加上，有时候加全了反而能缓解loss震荡。数据集太杂也是个隐患，GitHub爬的Python片段质量参差不齐，有些可能是重复的或者注释占一半的，建议先做个简单的去重和清洗，至少把空行和纯注释的样本过滤掉。

7B模型本身能力绝对够做代码补全，关键还是LoRA的超参和数据质量。你可以先用一个干净的小数据集（比如几百条）试试能不能把loss降到0.5以下，如果行就说明是数据问题，不行再调学习率和target_modules。

我个人感觉你这个问题大概率不是模型能力的问题，7B做代码补全其实够用了。LoRA loss降不下去最常见的情况其实是学习率跟rank/alpha的配合没调好，2e-4对于7B来说其实偏高了，尤其你rank只设了8，有效参数量其实很少，大学习率容易让权重在低秩空间里反复横跳。你降到1e-4反而loss升，可能是因为学习率一下砍太多，优化器动量没跟上，建议试试从5e-5到1e-4之间扫一下，或者用cosine schedule带warmup。

另外你说的target_modules只加了attention层，这个其实对代码任务可能不太够。我试过在代码补全场景下，把mlp的dense层也加上LoRA（比如q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj），loss收敛会明显更稳。数据集杂确实也会导致震荡，尤其GitHub爬的片段质量参差不齐，可以试试先按函数长度或者star数过滤一下，或者简单去重。还有个小技巧：把alpha设成rank的两倍甚至四倍，有时候能缓解震荡。总之不用急着怀疑模型，先调调这些超参数和模块选择。

我之前也碰到过类似情况，后来发现是数据集质量的问题，GitHub上的代码片段风格差异太大，有些甚至语法不全，模型反而学乱了。建议先过滤一下数据，去掉太短或者格式不对的样本。另外target_modules只加attention层确实可能不够，试试把mlp层也加上，比如q_proj和v_proj搭配gate_proj这些，有时候降loss会有奇效。学习率2e-4其实还算合理，可以先排查数据和模块配置。

试试把学习率再调低点，比如5e-5，同时检查下数据集里是不是有太多低质量样本。

这个loss震荡还挺常见的，2e-4在7B模型上其实偏高了，尤其LoRA本身对学习率敏感，可以试试5e-5左右，配合warmup和cosine调度看看。另外代码补全这种任务，单加attention层可能不够，建议把q_proj、k_proj、v_proj、o_proj全加上，甚至带上mlp的gate_proj和up_proj，效果会明显不一样。数据集杂确实也有影响，可以清洗一下去掉低质量的片段，或者用code-alpaca那种指令格式重新组织，loss更容易下得去。

同遇到过类似情况，7B模型用LoRA微调loss卡在1.0附近挺常见的，不是模型能力问题。建议检查下target_modules是否覆盖了所有线性层，很多默认配置只改了q和v，但代码补全任务对全连接层也很敏感。另外数据集太杂确实会影响收敛，GitHub上的Python片段质量参差不齐，可以试试先按代码行数或复杂度过滤一下，或者加大batch size看看震荡会不会缓解。学习率2e-4对LoRA来说其实算偏高的，降到5e-5配合warmup试试，有时候不是降不下去，而是震荡幅度太大导致看起来没下降。

试试把学习率降到5e-5，同时把rank提到16，我上次这样调完loss就降下去了。