用LoRA微调7B模型后，推理结果反而变差了，是哪里出了问题？

几百条数据跑3个epoch确实容易过拟合，试试降到1个epoch或者把学习率调到5e-5看看。

几百条数据跑3个epoch确实容易过拟合，LoRA在小数据集上很容易把固定句式背下来。学习率1e-4对7B模型来说偏高了，试试降到1e-5或2e-5，同时把epoch减到1-2看看效果。另外检查下数据里有没有重复或格式太单一的样本，客服问答如果全是同一种模板，模型学到的就是套话而不是泛化能力。可以先把LoRA权重和基座做个对比推理，确认是不是微调本身造成的退化。

几百条数据跑3个epoch确实容易过拟合，loss降不代表泛化好。1e-4对LoRA来说偏高了，尤其小数据集，模型很容易死记硬背那些固定句式。建议先把epoch降到1，学习率调到1e-5或2e-5试试，另外检查下数据里是不是问答对格式太单一了。我上次拿三百条数据微调也是这毛病，后来加了点通用指令数据混着训才正常。

几百条数据跑3个epoch，过拟合基本是跑不掉的，尤其你r=8其实不算小，7B模型上这个rank容量已经能记住不少东西了。学习率1e-4对LoRA来说也偏高了点，通常1e-4到2e-4是给大batch或者大数据集准备的，你这种小数据量很容易把模型带偏。那个“僵硬”和复现固定句式，典型就是模型把训练集的模板当成了唯一正确答案，泛化能力被压掉了。建议你先降到1e-5试试，然后epoch砍到1，观察loss是不是还在降但验证集已经崩了。另外你数据集的问答对是不是格式太统一了？如果每条都是“问：xxx 答：xxx”这种，模型很容易只学到格式而不是内容。可以试试混一点通用指令数据进去，比例大概1:5，能缓解灾难性遗忘。还有个排查方向是推理时的prompt模板，微调时用的模板和推理时不一致的话，效果也会差很多。

1e-4学习率对LoRA偏高了，试试降到2e-5，另外3个epoch几百条数据确实容易过拟合。