微调Qwen2.5-7B之后，模型只会输出了，求大佬们看看哪里不对

我之前也遇到过类似情况，全参微调后模型开始疯狂复读，八成是学习率太大了，尤其是训到后期loss已经很低的时候，建议把lr降到1e-5以下试试。另外你说的“其他”类不输出，我怀疑不只是数据不平衡，可能你模板里“其他”这个标签的表述和别的类别风格差异太大，模型学偏了。可以试试把“其他”类样本在prompt里用更明确的指令强调一下，或者干脆在推理时用logit bias强制压低其他类别的阈值。还有你sharegpt格式里如果system prompt和user内容分隔符不一致，也可能导致模型理解混乱，最好统一检查一遍。

看到你说全参数微调跑两天直接崩了，我第一反应就是学习率问题，7B模型全参微调lr一般得压到2e-5以下，甚至1e-5才安全，你用的多少？我之前用Llama3-8B也遇到过类似情况，模型开始复读“好的”，把lr降到1e-5加个warmup就正常了。另外你那个“其他”类别不输出的问题，我怀疑不只是数据不平衡，可能是你构造的指令里“其他”这个标签在回答模板中位置太靠后，模型学到了位置偏置，你可以试试把类别顺序打乱或者在few-shot例子里多给几个“其他”的示例，比单纯调loss更管用。还有sharegpt格式本身没问题，但你要检查是不是所有样本的system提示词都一样，如果类别定义写在user消息里，模型可能没真正理解“其他”的语义边界，建议在system里明确把所有类别的描述和“其他”的判定规则写清楚。你几千条数据用LoRA其实够了，全参微调反而容易过拟合，尤其工单分类这种任务，语义模式比较固定，LoRA的秩调到32左右应该能覆盖。最后想问下你用的什么评估方式，是greedy decoding还是采样？有时候生成参数也会影响类别分布，特别是温度设太高会让模型偏好高频词。

看到你这个情况我太有同感了，之前我微调一个分类模型也遇到过类似的“只会输出主类别”的毛病，后来发现其实不是数据不平衡的锅，是模型把“其他”这个标签的语义理解成了“不常见”或者“无意义”，所以它倾向于走捷径。你试过focal loss但没效果，我怀疑是不是你的基座模型本身在预训练阶段就对“其他”这个词的表示很弱，建议你试试在prompt里把“其他”替换成更具体的描述，比如“其他类型（不在以下列表中）”，让模型有个明确的负向锚点。

然后你全参数微调后疯狂输出换行和重复话，这个我太熟了，八成是学习率太高加上序列长度没对齐，Qwen对格式特别敏感，尤其是EOS token的设置，你检查一下是不是训练时把pad token当成了有效输出，或者数据里带了太多空行。我之前遇到过类似情况，把学习率降到1e-5以下，并且把max_length设成跟训练数据一致，再给损失函数加个mask让模型忽略pad位置的loss，基本能解决。

还有你sharegpt格式本身没问题，但建议你确认一下“system”和“user”消息里是不是把任务描述写得太长了，模型容易把前面的指令当成要复述的内容。我后来是改成很短的固定指令，每个样本都用“请从以下选项中选择一个类别：A、B、C、其他”这种极简句式，效果立竿见影。你可以先拿100条样本跑一个epoch，看看输出是否正常，再逐步加数据，这样排查起来快得多。

全参数微调跑两天出现那种输出，大概率就是学习率太高了，7B模型全参一般得往1e-5以下调，你试试降到2e-6左右，顺便把max_len限制一下，能缓解重复和换行符的问题。另外“其他”类不输出不一定是数据不平衡，你看看是不是这个类别在模板里的表述和其他类不太一样，比如关键词太长或者太短，模型学不到稳定的触发模式。我上次做分类也遇到过类似情况，后来把所有类别的指令描述统一成“请判断以下工单属于哪一类：A/B/其他”，效果马上就好了。

1. 全参微调崩了大概率是lr太高，试试5e-6以下，另外“其他”类可以单独加大采样权重。
2. 数据格式没问题，但建议检查一下“其他”类的标签在模板里是否被截断或特殊处理过。
3. 遇到过类似，focal loss对7B不太管用，试试把“其他”类重复5次进训练集，比调loss直接。

全参数微调出这种问题大概率是学习率太高了，7B模型用全参的话lr得压到1e-5甚至更低，还得加warmup。另外你那个疯狂换行和重复输出的现象，我怀疑是数据里“其他”类样本的标签本身写得不够规整，模型学歪了。要不要先试试把输出模板改成纯JSON格式，然后用5%的数据跑一两个epoch看看生成质量？我之前也遇到过类似情况，最后发现是SFT时把系统提示词写太长，模型注意力全跑偏了。

这输出格式崩了大概率是lr太高，试试降到2e-5以下，另外全参微调前最好先把base模型的对话模板走一遍。

遇到这种疯狂输出换行符和重复句子的情况，大概率是学习率太高加上数据量不够，模型在训练后期直接崩了。建议你先把全参数微调的学习率降到1e-5以下，同时加个early stopping观察验证集loss。另外sharegpt格式本身没问题，但几千条数据对7B全参来说太少了，容易过拟合到模板上，可以试试把“其他”类在系统提示里单独强调一下，或者干脆少跑几个epoch看看效果。

我之前也踩过类似的坑，全参数微调跑太久真的容易崩，尤其是数据量不大的时候，模型很容易被带偏到重复输出上。你那个疯狂换行+固定回复的现象，八成是学习率偏大加上训练步数太长，把原始能力洗掉了，建议把学习率降到1e-5以下，或者干脆用LoRA加个early stopping试试。至于“其他”类不输出，我怀疑不光是数据不平衡，可能你的模板里“其他”这个标签在prompt中的表述方式和别的类别差异不够大，模型学不到区分度。我之前处理工单分类时，把每个类别的定义都写进系统提示里，而不是只给标签名，效果会好很多。另外sharegpt格式本身没问题，但你可以检查一下是不是多轮对话里助手的回复太长了，模型把注意力全放在生成格式上，反而忽略了分类逻辑。还有个思路是试试把“其他”类单独作为负样本采样，或者用阈值法——让模型输出所有类别的概率，然后取最大概率但低于某个阈值时强制归为“其他”，这个方法在我这边挺管用的。你现在的loss和过采样都试了没起色，可能根源还是在数据构造上，建议把训练集里“其他”类的文本好好看一遍，看看是不是它们的特征词太杂，模型根本没法统一建模。

你这个输出换行和重复“好的”的情况我碰到过，大概率不是数据格式的问题，全参微调学习率调到1e-5以下试试，我之前2e-5直接崩了。
另外“其他”类不出，光靠过采样和focal可能不够，试试在损失函数里加个类别权重，或者干脆把“其他”类样本合成一下。
还有你epoch跑完是不是没看验证集loss？我怀疑是过拟合了，early stopping可能比改loss更管用。

全参数微调跑两天出这问题，大概率不是数据格式的锅，sharegpt格式本身没问题，我怀疑是你学习率设太高了。全参微调对7B这种规模来说，lr超过2e-5就很容易崩，尤其是你之前用LoRA已经让模型适应了一轮，再拿全参去怼，之前学到的分布直接被冲掉了，所以才会出现那种疯狂换行和重复“好的”的退化现象，这明显是loss发散或者梯度爆炸的前兆。

至于“其他”类别输出少，我觉得不光是类别不平衡，可能和你标签在对话模板里的位置有关。Qwen的chat模板对指令部分和回答部分的分隔挺敏感的，如果你的“其他”类在训练时经常出现在回答的靠后位置，模型会倾向于学高频的类别先输出，低频的容易被忽略。你试过在prompt里把类别列表显式写出来，并且把“其他”放到列表第一个吗？这个改动有时候比调loss更管用。

另外几千条数据全参微调其实有点过拟合风险，加上你跑了两天，可能中间已经过拟合到训练集的噪声上了。建议你回头看看训练集和验证集的loss曲线，如果训练loss还在降但验证loss已经回升，那就是纯过拟合，这时候加dropout或者早停比换loss更实际。还有个小技巧，你可以把“其他”这个类别的样本在loss上单独加权，而不是整个batch统一权重，focal对这种极端不平衡不一定比简单的类别加权有效。

最后想确认下，你全参微调的时候有没有冻结embedding层？没冻结的话，embedding被带偏也会导致输出退化。我上次调一个中文分类任务就是忘了冻embedding，结果模型学会疯狂复读“好的”，冻结之后立马正常了。

这现象太典型了，八成是学习率太高把原始能力冲掉了，调回1e-5以下再试试。

我上次也遇到过，数据格式没问题，但输出崩了基本都是lr的锅，建议先降到2e-5跑两个epoch看看。

这现象像是数据标签分布学歪了，试试把“其他”类单独加权，别全指望focal。

说实话我觉得你这问题大概率出在数据格式上，sharegpt格式对Qwen2.5来说不是最优解，它官方更吃那种带system的chat模板，你可以先检查下训练时是不是把system提示丢了或者写得太简单。另外全参微调跑两天出乱码，学习率肯定太大了，7B全参一般1e-5都算激进，你试试降到5e-6以下，或者干脆回到LoRA把rank调高到64再看看。还有“其他”类输出不出来，不光是loss的问题，你看看是不是标注里这类文本特征太杂，模型学不到统一模式，可以尝试把这类的prompt描述写得更具体。

感觉像是数据里“其他”类的样本特征太杂，模型学不到统一规律，可以试试把这类样本单独抽出来做数据清洗。

这问题我太熟了，之前微调别的模型也栽在过“只会输出”这个坑里。你全参数微调跑两天出现换行符和重复“好的，根据您的描述”，大概率不是灾难性遗忘，而是学习率太高导致模型把生成格式的分布给学崩了——尤其是数据里如果有很多多轮对话，模型很容易学会“接话”而不是“分类”。建议先把学习率降到1e-5以下，同时把max length调小一点，看看输出是否恢复正常。另外你提到过采样和focal都没解决“其他”类不输出的问题，我个人怀疑问题不在loss，而在你的标签定义——是不是“其他”这个类在数据里文本特征太杂，模型根本学不到统一模式？可以考虑把“其他”类拆成几个高频子类，或者干脆在system prompt里强制强调“必须从给定类别中选择”，并在数据里多放一些“其他”类的难例。sharegpt格式本身没问题，但如果你训练时把标签放在assistant回复的开头，推理时也要保持完全一致，建议检查下是不是推理时的模板和训练时差了空格或换行符。还有个小技巧，你可以用vLLM或transformers的generation_config里设置repetition_penalty=1.2，能有效压住那些无意义重复。最后，几千条数据对7B全参来说确实少，我建议还是回到LoRA，但把rank调高到64，并且只训练最后两层，效果可能比全参更稳。

我之前做分类任务也遇到过类似只输出高频类的情况，后来发现是base模型指令遵循能力不够，你试试在system prompt里把类别定义和“必须从给定列表中选择”写得更死一点，甚至每个样本都强制带上“其他”的示例。全参数微调那个疯狂输出重复内容大概率是lr太高了，降到1e-5以下，或者看看是不是数据里混了太多空标签，清洗一下会好很多。

全参微调那个症状明显是lr大了，试试降到1e-5以下，顺便把epoch砍到1。

全参数微调学习率调小点试试，我之前也遇到过疯狂输出重复内容，降到2e-5就好多了。另外你要是只想解决“其他”类，直接把这类的数量拉到和最多的类别持平，比啥focal都快。

我之前也遇到过类似情况，全参微调后模型开始复读机，八成是学习率太大把原来能力冲没了，建议把lr降到1e-5以下试试，顺便加个warmup。另外“其他”类别输出少，除了数据不平衡，也可能是标签在模板里的位置太靠后，模型学到了位置偏差，试试把“其他”的样本在训练时随机插到前面几轮。还有你那个sharegpt格式，如果system和user内容太固定，模型容易对特定措辞过拟合，建议把指令模板稍微随机化一下，比如换几个同义表述。