用LoRA微调Llama 3做代码补全，loss不降是哪里出了问题？

512确实太短了，代码结构学不全的，试试把上下文拉到1024以上。

你这个loss卡在2.3不动，大概率不是数据集简单的问题，而是上下文512太短了，代码补全尤其依赖函数内部的跨行依赖，至少得拉到1024试试。另外target modules可以试试q_proj和k_proj加v_proj全上，有些实验表明只调部分层对代码任务效果差别挺大的。还有个思路，你检查下数据预处理是不是把docstring和空行过滤太干净了，这些结构信息对loss收敛其实有帮助。

感觉问题可能出在数据预处理上，512 token对完整的Python函数来说确实偏短，很多结构比如嵌套循环、装饰器或者import依赖会被截断，模型学不到完整的上下文依赖关系。另外LoRA target modules可以试试把所有linear层都加上，不止Q和V，有时候只调attention头效果不明显。还有一个小细节：代码补全任务里loss不降也可能是因为EOS token或者padding方式不对，建议检查一下数据里是不是有很多不完整的函数片段被强行截断了。