LoRA微调后模型变笨了，是学习率没调好还是数据量不够？

5000条数据对8B模型来说确实偏少，灾难性遗忘基本跑不掉。我一般会掺10%-20%的通用指令数据进去，比例别太高，不然领域效果会被稀释。rank 16其实不算高，问题更可能出在训练轮数或者数据分布太单一上。可以试试只训1-2个epoch，再挂个早停看验证集loss，别让它过拟合到领域里。

5000条数据对8B模型来说确实有点少，灾难性遗忘基本跑不掉。rank 16不算高，问题更可能出在纯领域数据训练上，模型把通用分布给带偏了。建议混10%-20%的通用指令数据进去，或者试试LoRA+的rsLoRA，再不行就调低alpha让更新幅度小一点。我上次做医疗微调也是这毛病，掺了通用数据后常识基本保住了。

这个问题挺典型的，其实rank=16不算高，alpha=32对应缩放系数是2，也不算激进，所以大概率不是LoRA结构本身的问题，而是训练数据全是垂直领域导致的分布偏移。5000条数据如果全是领域内的，模型很容易把预训练阶段学到的通用表征覆盖掉一部分，尤其是attention层和FFN被低秩适配器带偏之后，常识推理这种依赖广泛知识的能力最先掉。学习率2e-4对LoRA来说确实偏大了一点，1e-4会稳一些，但光降学习率治标不治本，退化还是会存在。我自己的经验是混合数据最有效，领域数据和通用指令数据按大概1:1到1:2混着训，通用部分用alpaca或者openhermes这种，能明显缓解遗忘。另外可以试试只训部分层，比如只挂q_proj和v_proj，或者把rank降到8再配合稍大的alpha，让适配器更轻。还有一个容易忽略的点是训练轮数，5000条如果epoch跑多了也会过拟合领域，建议1-2个epoch就够了。如果实在想保通用能力，可以加一个KL正则或者用LoRA+的变体，但最省事的还是混数据加早停。