微调Llama3中文能力反而变差了，是我数据格式错了吗？

2e-4对LoRA来说确实偏大了，我一般从1e-4甚至5e-5起步，学习率太高很容易把基座的中文能力带崩。loss降到0.8看着漂亮，但过拟合到你的法律QA分布上，通用能力掉是正常的。另外Llama3本身中文底子就一般，instruction微调数据如果全是中文，它原有的英文能力会被挤压，蹦英文其实是灾难性遗忘的表现。建议先把学习率降到1e-4以下，加一点英文或通用数据混合训练，实在不行换Qwen2.5-7B，中文法律场景它底子好太多，省卡又省心。

2e-4对LoRA确实偏大，降到5e-5试试，另外Llama3中文本来就不太行，换Qwen更省心。

2e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其你数据量才2万条，很容易把模型原有能力冲掉。我建议先降到1e-4甚至5e-5试试，同时加一点英文通用数据做回放，能明显缓解蹦英文和知识退化的问题。另外alpaca格式本身没问题，但要注意中文法律数据里别混太多短指令，容易让模型学会偷懒。如果卡预算紧张，其实换Qwen2.5-7B做基座会更省心，中文底子好，微调起来对超参也没那么敏感。

2e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其你数据量不算多，很容易把原来模型的中文能力带偏。我训Llama3中文任务一般从5e-5甚至1e-4开始试，loss降到0.8不代表模型没崩，反而可能是过拟合到你的法律语料上了。你可以先拿几百条通用中文问题测一下基座和微调后的差异，如果通用能力掉得厉害就说明学得太猛了。预算紧的话真不如直接换Qwen2.5-7B，中文底子好太多，微调起来省心，法律问答这种垂直场景效果也不会差。

这个现象其实挺典型的，loss降到0.8不代表模型真的学到了你想要的东西，很可能只是过拟合了那两万条数据的表面模式。Llama3本身中文能力就比较薄，你用纯中文数据去猛训，它会偏向你给的那个分布，通用能力和英文能力被挤掉是正常的。2e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其你还想保留原始能力，建议先降到5e-5甚至1e-4试试，同时把lora_rank调小一点，别让适配器占太大权重。数据格式本身alpaca没问题，但你要检查一下output里有没有混入奇怪的符号或者中英夹杂，两万条里哪怕几百条脏数据都够把模型带偏。如果预算有限又非要中文法律问答，说实话换Qwen2或者Baichuan这类中文基座会省心很多，Llama3硬啃中文性价比不高。另外可以试试在训练时掺一部分通用中文指令数据，比例大概1:4，能缓解灾难性遗忘。

2e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其你数据量才2万条，模型很容易被带偏，中文能力掉、蹦英文基本就是过拟合+灾难性遗忘的典型表现。我之前也踩过这个坑，把lr降到5e-5或者1e-4试试，再留个5%左右的通用中文数据混着训，能缓解不少。另外Llama3本身中文底子就一般，做法律这种垂直领域，换Qwen或者Baichuan确实会省心很多，预算有限的话不如直接换基座，别硬啃。

lr 2e-4太高了，Llama3微调中文容易灾难性遗忘，降到1e-4试试，不行就换Qwen。

2e-4对LoRA来说确实偏大了，尤其你数据量不算特别大，很容易把原模型的中文能力带偏。loss降到0.8不代表泛化好，可能已经在过拟合你那两万条法律语料了。建议先降到5e-5甚至1e-4试试，再混一点通用中文指令数据进去，别让模型只盯着法律领域。如果预算真的紧，换Qwen中文基座可能比死磕Llama省心得多，它原生中文底子就好，LoRA微调起来不容易崩。

loss降到0.8不代表模型变好了，LoRA学习率2e-4对Llama3确实偏大，容易把原来中文能力冲掉，尤其你数据里全是法律领域，模型会往那个分布偏。可以先把lr降到1e-4或5e-5试试，再混一点通用中文指令数据进去，别让法律QA占满全部。如果预算真的紧张，转Qwen2.5-7B微调中文确实省心很多，Llama3中文底座本来就不算强。

2e-4确实偏大，LoRA一般1e-4以内，学太猛把原模型能力冲掉了。数据量够的话换Qwen更省心。