最近在做RAG项目，想对base模型（Qwen2-7B）做指令微调，让它更擅长从检索到的文档里提取答案。我用了大概5000条自己标注的“文档片段+问题+标准答案”数据，LoRA跑了一轮。结果上线测试，发现模型对于检索到的长文档，反而经常忽略关键细节，回答得更笼统了，甚至有时候会自己瞎编。是不是我数据构造有问题？或者说RAG本来就不该微调生成模型？有同样踩坑的大佬能指点一下吗？
最近在做RAG项目，想对base模型（Qwen2-7B）做指令微调，让它更擅长从检索到的文档里提取答案。我用了大概5000条自己标注的“文档片段+问题+标准答案”数据，LoRA跑了一轮。结果上线测试，发现模型对于检索到的长文档，反而经常忽略关键细节，回答得更笼统了，甚至有时候会自己瞎编。是不是我数据构造有问题？或者说RAG本来就不该微调生成模型？有同样踩坑的大佬能指点一下吗？
这情况我也遇到过，问题大概率出在数据上。5000条自己标的，很容易让模型只记住“文档片段+问题”到“答案”的固定映射，反而削弱了它从长文档里自主定位细节的能力。你可以试试在数据里混入一些无关的干扰文档片段，或者用负样本来训练它学会忽略不相关信息。另外LoRA rank别设太高，否则微调过度确实会丢失base模型的通用能力。