用LoRA微调7B模型，loss一直降不下去，是学习率设错了吗？

这loss曲线看着挺典型的，先别急着调学习率，检查下target_modules是不是漏了mlp层，那对代码任务影响挺大。

我之前跑类似任务也卡在loss降不下去，后来发现是数据集里混了太多空注释和重复代码，清洗完立马就掉了0.2。另外你试试把target_modules加上所有linear层（包括mlp那些），只动attention确实会瓶颈。学习率2e-4对7B不算大，但可以试试warmup调长一点，或者用cosine schedule，别急着降lr。还有，代码补全这种任务loss到0.9不一定是坏事，你不如直接看下生成结果的质量，有时候loss和实际效果不完全挂钩。

这loss曲线看着像数据噪声太大，先试试把重复样本去重或者按质量筛一下，比调lr管用。

这loss水平对7B代码模型挺正常，试试把alpha调成32或换带缩放基线的数据集看下。

说实话2e-4对7B的LoRA不算离谱，但代码补全这种任务loss卡0.9~1.0很可能是数据噪声太大，GitHub爬的Python片段质量参差不齐，格式和语义都乱，模型学不到稳定规律。你不如先按文件粒度过滤下，去掉空行多、重复度高或者单行超长的样本，再跑几个epoch看看。另外target_modules只加attention层确实可能不够，试试把mlp的gate_proj和up_proj也加上，rank提到16，alpha跟着翻倍，loss应该会有明显变化。

我之前跑类似任务也卡在loss平台期，后来发现是数据清洗的问题，GitHub爬的代码里空行和注释占比太高，模型一直在学格式而不是语义。你试试把重复的代码块去重，再过滤掉太短或太长的片段，说不定loss就动了。另外target_modules只加attention确实可能不够，我加上mlp的gate_proj和up_proj之后效果明显好一些，你可以对比下。7B模型做代码补全能力是够的，问题大概率出在数据分布上，别急着怀疑模型。

这loss曲线看着像数据噪声太大，试试按难度筛选下样本，代码补全混着啥都学不干净。

你这个问题我前段时间也踩过，2e-4对LoRA来说其实偏高了，尤其7B模型用rank=8的话，直接降到5e-5左右试试，loss虽然不会立刻降但会更稳。另外target_modules只加attention确实不够，建议把mlp的gate_proj、up_proj、down_proj也加上，效果会明显不一样。数据集太杂也是个问题，GitHub爬的Python片段质量参差，加上代码补全任务本身对格式敏感，建议先按文件类型或函数粒度筛选一遍。7B模型能力肯定够，别急着甩锅给模型，先调完这些再说。

我之前也遇到过类似的情况，loss卡在1.0下不去，后来发现不是学习率的问题，是数据集的噪声太大了。你爬的GitHub片段要是没做去重和过滤，里面风格差异很大的代码会让模型学得很矛盾，loss自然就震荡。建议先按文件大小、是否可编译这些粗标准筛一遍，再考虑跑个简单的token统计看看分布是不是太偏。

另外LoRA只加attention层确实可能不够，尤其代码补全这种任务，FFN层对语法结构的记忆也很关键。你可以试试把target_modules扩展到所有线性层，比如q_proj、k_proj、v_proj、o_proj、gate_proj、up_proj、down_proj都加上，有时候效果会立竿见影。rank=8对7B模型来说偏小，代码任务可能需要更多可学习参数，把rank加到16或32，alpha跟着调成32，看看loss有没有变化。

还有个容易被忽略的点，就是基座模型本身的选择。你用的如果是通用对话模型，它预训练时代码占比可能不高，那微调上限就低。建议换个专门的代码模型，比如CodeLlama或者DeepSeek-Coder的base版本，哪怕只微调几百万条数据，loss也更容易降到0.5以下。学习率2e-4其实不算离谱，但如果你用的是AdamW，配合warmup和cosine调度会稳很多，别直接用固定学习率跑到底。最后想问下你seq_length设了多少？代码补全如果截断太短，上下文不够，模型学不到长依赖，loss也会卡住。

这loss曲线看着像数据噪声大，先按语言分组清洗试试，别急着调学习率。

我之前微调7B做代码任务也卡在loss降不下去，后来发现是数据清洗的问题——GitHub爬来的片段里空行和注释太多，模型学了半天在拟合格式。你把文本去重、过滤掉太短的样本试试，说不定loss直接掉一个档。target_modules的话，光加attention层确实可能不够，试着把feedforward也加上，LoRA的rank可以提到16，alpha跟着调成32，学习率2e-4其实还行，主要问题可能不在学习率上。

这loss曲线看着不像lr问题，代码补全用LoRA本来就不太容易压下去，试试把target_modules加到全连接层。

说实话这个loss走势看着不像学习率的问题，更像数据分布和任务目标不匹配。GitHub爬的Python片段质量方差极大，很多文件里都是import、配置、测试代码，跟“代码补全”这个任务的目标格式差挺远的，模型学到的可能是“模仿Python语法”而不是“预测下一段逻辑”，loss卡在1.0附近挺正常的。你可以先抽几十条训练样本看看，是不是很多样本本身就是截断不完整或者多函数混在一起，那种数据喂进去，LoRA再折腾也学不出稳定的映射。另外target_modules只加attention层确实可能不够，尤其代码这种强结构依赖的任务，FFN层对token间的非线性变换影响很大，建议试试把q_proj、k_proj、v_proj、o_proj、gate_proj、up_proj、down_proj全加上，rank可以降到4或6，alpha跟着调小，看看loss会不会有新的下降趋势。还有个小细节，代码补全通常用autoregressive的left-to-right loss，但如果你爬的数据里有大量docstring或注释，模型会花很多容量去拟合那些自然语言部分，反而稀释了代码逻辑的学习，可以按文件筛选一下注释占比。7B模型本身做代码补全能力肯定是够的，不用怀疑模型上限，问题多半在数据清洗和目标构造上。你试试把序列长度切到512~1024，确保每个样本都以一个完整的语句或函数开头结尾，再跑几个epoch看loss能不能破0.85。

说实话你这loss曲线看着太眼熟了，我拿Llama系和CodeLlama做代码任务时也撞过一模一样的墙。0.9~1.0这个区间对7B来说其实不算离谱，尤其是你直接爬GitHub片段，数据里文件头、注释、空行比例高，模型学不到啥深层结构，loss自然就卡住。我更怀疑是target_modules只加q_proj和v_proj的话，对代码这种强序列依赖任务不够，建议把k_proj、o_proj、gate_proj这些全开了，甚至试试把embedding和lm_head也丢进LoRA里，参数涨不了多少但收敛会明显变快。

学习率这块我倒觉得2e-4不算大问题，你降到1e-4反而升，可能是优化器状态没衔接好，或者warmup步数太短。可以试试把学习率调回2e-4，但把batch size加大一倍或者用梯度累积，让有效batch变大，有时候震荡就是单步噪声太大。另外代码补全数据集千万要清洗，至少按文件去重、过滤掉太短的片段，再按行号split成独立样本，否则模型一直在记文件结构而不是学语法逻辑，loss很难突破。7B能力其实做代码补全够用了，我见过不少人用7B在HumanEval上刷到30%+，所以大概率还是数据预处理和LoRA作用范围的问题，你先把target_modules全开了试试，不行再考虑加rank到16，但别一次调太多变量。

你这情况我调代码模型时也碰到过，loss卡在0.9上下不一定就是lr的锅。代码补全这种任务本身分布就杂，GitHub爬的数据质量参差，建议先拿一个固定格式的小数据集（比如只保留函数体）跑通看看loss能不能降到0.7以下。另外target_modules别只盯attention，试试把feedforward那几层也加上，有时候信息瓶颈在那。7B能力肯定够用，但LoRA rank=8可能确实偏小，你可以临时调到16对比一下，但先确认数据清洗没问题再动这些。

我之前也遇到过类似情况，7B加LoRA跑到0.9附近下不去太正常了，尤其代码补全这种任务对格式和逻辑的敏感度很高，单纯调lr不如先看下数据质量。你试过把rank加大到16或者32吗？有时候rank太小确实会让表达空间不够。另外target_modules只锁attention层的话，MLP那部分没训到可能也是瓶颈，可以试试把q_proj、v_proj和out_proj都加上对比一下。

loss降到1.0附近就卡住其实挺常见的，不一定全是学习率的问题。你rank=8配alpha=16这个比例是OK的，但2e-4对LoRA来说确实偏大了一点，尤其是7B模型，我一般从1e-4甚至5e-5起试，不过你说降到1e-4反而升了，那大概率不是学习率的主因。更值得怀疑的是target_modules，如果你只加了q和v，可以试试把k、o还有MLP层的gate/up/down都带上，代码任务对FFN层的依赖其实挺大的。另外数据这块，GitHub爬的Python片段如果质量参差、长度差异大，loss震荡是很正常的，建议先清洗一下，去掉太短或自动生成的代码。还有个容易忽略的点是序列长度和padding策略，如果packing没做好，有效token比例低，loss也会显得降不下去。你可以先拿几百条高质量数据过拟合一下，如果loss能压到很低，说明模型和LoRA配置没问题，那就是数据太杂了。

loss卡在1.0附近震荡挺正常的，代码补全这种任务本身loss就不会像分类那样降得很低，1.0左右可能已经接近这个数据集的上限了。你试试把target_modules加上mlp的gate/up/down层，只调attention确实容易欠拟合，另外rank=8对代码任务可能偏小，调到16或32试试。还有就是数据质量比数量重要，GitHub爬的代码如果没过滤，混进一堆重复和低质量的片段，loss震荡就很正常了。

试试把target_modules加上mlp层，光调attention代码任务确实容易卡住。

loss卡在1.0附近震荡挺常见的，不一定是学习率的问题。你数据集是爬来的Python片段，质量参差不齐、重复度又高的话，模型很快就学到“平均分布”了，loss自然下不去。建议先看看target_modules是不是只加了q,v，试试加上k,o和MLP层，代码任务对FFN的依赖其实挺大的。另外2e-4对LoRA不算离谱，但可以配个cosine schedule加warmup跑跑看，比死磕学习率有用。