用LoRA微调LLaMA，loss降不下去是什么原因？

几千条数据10个epoch确实有点猛了，loss卡在2.3大概率是过拟合了，你去看下验证loss是不是反而在涨。开放域对话用alpaca格式其实问题不大，但instruction部分要写清楚你在做什么任务，不然模型不知道你要它干嘛。另外LoRA的target_modules建议加上q_proj k_proj v_proj o_proj全挂上，只调q v的话容量不太够。中文的话base模型本身中文能力就弱，可以考虑换成Chinese-LLaMA或者用chat版做底座试试。

几千条数据10个epoch loss卡在2.3，感觉更像是数据本身的问题而不是超参。你检查一下对话里是不是有很多重复模板或者回复太短，LoRA对数据质量特别敏感，垃圾进垃圾出。另外学习率1e-4对7B模型其实偏高了，可以试试2e-4配cosine schedule再看，但别指望loss降太多，对话任务的loss本身就不会很低。alpaca格式主要是instruction-following，开放域闲聊确实不太匹配，建议改成纯text或者多轮对话的拼接格式试试。

几千条数据还10个epoch，loss不降正常，中文LLaMA本身底子就弱，试试先拿alpaca格式对齐再喂对话数据。

loss卡在2.3这个位置其实挺典型的，大概率不是超参问题，而是数据格式和任务本身没对齐。几千条开放域对话如果用alpaca那种instruction模板硬套，模型学到的可能只是“回答要像那么回事”而不是真正内容。另外LoRA的target_modules你设的是哪些？只加q,v和加上所有线性层效果差挺多的。建议先拿几十条数据过拟合一下，如果loss都降不到接近0，那基本就是数据或代码的问题，跟中文预训练关系不大。

几千条数据训10个epoch确实有点猛了，loss卡在2.3大概率是过拟合前就躺平了。中文LLaMA-2本身词表对中文就不太友好，建议先确认下tokenizer有没有正常处理你的对话数据，有时候中文被切得太碎模型根本学不动。另外开放域对话用alpaca格式不是不行，但instruction部分得设计得贴合你的场景，别硬套模板。可以试试把lr再降到2e-5以内，warmup拉长一点，顺便看看训练时梯度norm是不是一直很小。