用LoRA微调LLaMA做代码补全，loss降不下去怎么办？

这种情况我遇到过类似的，问题可能出在数据上——5万条看起来不少，但代码补全对上下文一致性要求很高，如果“上文+缺失行”的切法太机械，模型学到的其实是局部拼接，而不是真正的逻辑推理。建议检查下数据里有没有过多重复或格式混乱的片段，另外rank=8对于代码任务可能偏小，可以试试rank=16甚至32，同时把学习率降到1e-4左右。还有个小trick：不要一上来就训LLaMA-7B，先在CodeBERT或者CodeGen-350M上跑个基线，确认数据没问题再换大模型，能省很多排查时间。

同是搞代码补全的，之前我用8B模型也遇到过loss卡在0.7-0.8的情况。后来发现rank设到16、alpha设32之后loss能降到0.5左右，你那个2e-4的学习率对LoRA来说可能偏大了，试试1e-4或者带warmup的cosine调度。另外5万条函数体对于代码补全其实不算少，但建议检查下数据里是不是太多重复的样板代码，用minhash去重一下或许有效。

rank=8对代码补全这种细粒度任务可能太低了，试试32或64，alpha跟着翻倍。

rank设8在代码补全上可能太低了，试试16或32，另外建议把学习率降到1e-4看看。