用LoRA微调后模型反而变笨了，是数据问题还是我姿势不对？

2e-4对LoRA来说确实偏高了，加上2万条全是客服问答，3个epoch很容易把底座带偏。你试试把学习率降到1e-4或5e-5，再掺一部分通用指令数据进去，比如1:4的比例混着训，能缓解灾难性遗忘。另外合并后变笨也可能和秩设得太小有关，rank 8以下对复杂任务容易欠拟合，可以拉到16或32看看。想保留通用能力的话，微调时别只喂业务数据，定期用通用benchmark抽测一下，掉太多就早停。

2万条客服数据全是同一种话术风格，3个epoch确实容易把底座带偏，loss降不代表泛化好。你可以试试把学习率降到1e-4甚至5e-5，秩也别设太高，8或16就够了，再掺10%左右的通用指令数据进去混着训。另外合并后变笨很可能是过拟合到固定模板了，评估时别只看业务问题，拿点通用benchmark测一下就知道退化多少。想保留通用能力的话，LoRA权重别急着合并，推理时动态加载、调小scale试试效果。

2万条客服问答全是同一种语气和句式，跑3个epoch基本就是拿业务话术把底座覆盖了一遍，loss降得漂亮不代表泛化好。LoRA秩如果开得偏大、学习率又给到2e-4，更容易把通用能力带偏。试试把数据掺三成通用对话，epoch压到1，学习率降到1e-4左右再测测。

2e-4的lr对LoRA来说确实偏高了，尤其你秩可能设得不大，这种组合下模型很容易被你那2万条客服话术带跑偏。loss降到0.6不代表是好事，通用对话模型在窄领域数据上跑3个epoch，基本就是在背答案了，复读固定话术就是典型的灾难性遗忘。我建议先别动数据，把lr降到1e-4甚至5e-5，epoch砍到1到2，秩适当调大一点比如32或64，再观察一下通用能力掉得厉害不。另外你合并权重的方式也值得确认，是不是没做rescale，有时候scale没对齐也会让输出变得僵硬。想保留通用能力的话，可以往训练集里掺10%到20%的通用指令数据，或者用LoRA做推理时不合并、直接挂adapter，这样底座还能兜底。还有个思路是别全参数都训，只训q、v或者mlp部分，对通用能力的破坏会小很多。

2万条单一客服数据跑3轮，典型过拟合了。试试降到1轮、lr调到1e-4，再掺一半通用指令数据进去。

2e-4对LoRA来说确实偏高了，尤其你数据才2万条，3个epoch很容易把底座带偏。loss降到0.6不代表泛化好，可能只是模型学会了复读客服话术。建议试试降学习率到1e-4或5e-5，再掺一部分通用指令数据进去混着训，比例大概1:3。想保留通用能力的话，可以在推理时把LoRA权重调小一点，或者干脆用多个LoRA做插值，别直接合并。