用LoRA微调Llama3做代码补全，效果还不如原版base模型，是我姿势不对吗？

BLEU涨了但实际补全拉胯，这很常见——你微调数据是真实提交记录，里面可能混了不少一次性改动和带业务上下文的变量名，模型学成了“复读机”而不是理解补全逻辑。rank=16对代码任务可能偏小，但更关键的是2e-4学习率加3个epoch，LoRA很容易过拟合到训练集的局部模式，反而丢了base的泛化能力。建议先降到1e-4以内，跑1个epoch看看，另外把训练集里短提交和重构diff单独抽出来评估，别只看BLEU。

2e-4对LoRA有点高了，我一般1e-4起步，代码任务过拟合特别快。

BLEU涨了但实际补全拉胯，这其实挺常见的，说明模型过拟合到训练集的表面模式了。2e-4的lr对LoRA来说偏高了点，rank16可能也压不住2万条数据的风格多样性，建议试试1e-4甚至5e-5。另外你评估用的是同仓库留出代码，跟base比不公平，base本来就没见过你们内部API，它“老实”是因为不敢乱编。代码补全这种强结构任务，光靠LoRA学风格可能确实不够，得配合仓库级的上下文检索。

2万条数据跑3个epoch可能有点过拟合了，BLEU涨不代表实际可用性好。代码补全这种任务对精确性要求很高，LoRA微调容易让模型过度拟合你仓库里的特定模式，反而丢了base模型的泛化能力。试试把rank降到8、epoch减到1，或者在loss里加个对重复token的惩罚项。另外测试集BLEU和IDE实际补全差距这么大，建议看看你的prompt格式跟训练时是不是一致。

代码补全更吃base的泛化，LoRA容易过拟合到仓库局部模式，rank调低点或混点通用数据试试。