微调Qwen2.5-7B之后，模型只会输出了，求大佬们看看哪里不对

全参数微调两天那个症状我见过，大概率是lr设太高了，7B全参的话建议3e-6往下探，顺便把max_len砍到2048试试。另外你说的“其他”类不输出，我怀疑不光是不平衡，可能你那条“其他”类的样本在模板里的表述跟别的类差太大，模型学了个捷径，建议把这类样本单独拿出来看看tokenizer之后的pattern。还有个骚操作，推理时把temperature调低到0.1，或者直接对“其他”类的logit加个偏置，先验证下是不是解码策略的问题。

我之前也踩过类似的坑，尤其是全参数微调那部分，模型开始疯狂输出重复内容，基本就是学习率太大+数据量不够导致的灾难性遗忘，Qwen本身指令遵循能力很强，你微调的时候把它的原始分布冲得太狠了。建议先把学习率降到1e-5以下试试，另外几千条数据全参数微调确实风险高，LoRA其实更稳。关于“其他”类不输出的问题，我怀疑不光是数据不平衡，可能是你的标签定义在模板里不够清晰，模型学到的是“优先匹配具体类别”的倾向，你可以试试在system prompt里把“其他”类单独强调一下，或者给它几个“其他”类的few-shot例子。还有sharegpt格式本身没问题，但你要确认一下loss是不是只算assistant部分，如果算上了人设和系统提示，模型会把注意力放在复述而不是分类上。focal loss对这类问题帮助有限，我更建议用类别权重，或者直接把“其他”类的样本做生成式增强，比如把其他类的描述改写成不同说法。最后你可以看看推理时的采样参数，temperature调低一点，top_p也别太高，有时候模型不是不会输出，而是采样时概率被压下去了。

遇到过类似情况，全参数微调崩掉大概率是学习率大了，7B模型用全参一般得压到1e-5以下，你试试把lr调到2e-6跑几个epoch看看。至于“其他”类不输出，光靠过采样和focal可能不够，建议检查下标签在prompt里的分布，有时候模型学到的是模板里的位置偏置，可以试试把类别顺序打乱或者给“其他”类多配几个同义描述。另外sharegpt格式本身没问题，但你的system prompt里如果强调了“判断类别”而不是“从给定列表中选择”，模型可能就自由发挥了。

我之前做分类任务也遇到过类似问题，尤其是“其他”这种低频但重要的类别，光靠过采样和focal其实治标不治本，建议试试在loss里对“其他”类单独加权重，或者干脆把这类样本复制几份但加一点噪声扰动。全参微调输出换行符和重复句，大概率是学习率太高了，我之前用5e-5直接崩了，降到1e-5左右才稳定，另外你是不是把回复模板里“好的”这类词也当成训练目标了？那种通用开头语模型学得特别快，容易把其他内容挤掉。

这情况我也踩过坑，多半是数据里“其他”类的样本质量不行，试试把这类样本单独清洗下再训。

全参微调崩成这样大概率是lr太高了，调到1e-5以下再看看。

这个现象我太熟了，之前做意图分类也踩过同样的坑。全参数微调出重复输出基本就是学习率太大，Qwen这种基座模型对lr特别敏感，我一般用1e-5起步，超过2e-5就很容易崩，你可以先降到5e-6看看。至于“其他”类不输出，光靠过采样和focal其实治标不治本，我怀疑是模板问题，sharegpt格式里如果system提示词写得太死，模型会被带偏，建议把“其他”类的样本在system里明确强调一下，或者在instruction里加一个“若无法确定，请输出其他”的引导。另外几千条数据对7B来说确实偏少，Lora的rank可以调大到32试试，但更关键的是看看你的测试集里“其他”类是不是和某些特定文本强绑定，模型可能学到了某种虚假关联。还有个土办法，推理时把temperature调高到0.3以上，或者直接对“其他”类的logit加个偏置，虽然不优雅但很管用。你那个疯狂输出换行符的情况，八成是数据里混了太多空行或特殊字符，清洗一下训练集大概率能缓解。

全参数微调跑两天大概率是lr太高崩了，试试降到1e-5以下，顺便看看tokenizer有没有把换行符当特殊字符处理。

之前跑分类任务也遇到过类似问题，类别不均衡真不是光调loss就能解决的，建议试试在推理的时候直接对“其他”类做阈值控制，或者把这类样本在训练时多重复几次。全参数微调那种疯狂输出换行符的现象，大概率是学习率太高了，降到1e-5以下再试试，顺便把max_length调小点。另外sharegpt格式本身没问题，但分类任务其实用alpaca那种带instruction的格式更稳，你可以对比下效果。

这情况多半是学习率太高了，降到1e-5以下试试，全参微调尤其容易崩。

全参跑两天还崩成这样，八成是lr太高了，试试降到2e-5以下，顺便把“其他”类单独加权看看。

全参数微调跑两天出这个结果，大概率是学习率太高把原始能力冲没了，Qwen对lr挺敏感的，试试降到1e-5以下，或者加个warmup。另外“其他”类占比30%但输出少，也可能是你数据里“其他”类的样本文本特征太分散，模型学不到统一模式，过采样不一定有用，可以看看这类样本的标签质量，是不是有些该归到别的类。

全参数微调两天确实容易崩，建议先把lr降到1e-5试试，另外检查下数据里其他类别的样本是不是被截断了。

全参数微调两天那个现象大概率是lr太高了，Qwen系列对lr特别敏感，试试把lr降到1e-5以下，顺便加个warmup和梯度裁剪。分类任务其实没必要全参，LoRA把rank调大到32或64，target_modules多加几个线性层，效果应该能上来。另外“其他”类输出少不一定是数据问题，你推理时把temperature调低到0.1或者直接greedy decoding看看，有时候采样温度高会把低概率类别彻底丢掉。数据格式倒是没啥大问题，不过建议你检查下模板里有没有把类别标签写进system prompt，让模型明确知道可选范围。

这明显是学习率太大把模型之前的分布冲垮了，建议先降到1e-5试试，另外看看数据里“其他”类的样本是不是标注太模糊了。

全参数微调跑两天出那种重复输出，大概率就是lr太高把原模型权重冲垮了，建议先把lr降到1e-5以下试试。另外几千条数据其实不太建议全参，lora效果不好可能是秩或者target_modules没调对，换下q/k/v/o全加进去看看。至于“其他”类不输出，光靠过采样和focal可能治标不治本，你可以试试在loss里给“其他”类单独加个权重系数，或者干脆把推理时的temperature调低点，有时候是采样随机性把低概率类给吞了。

我之前也踩过类似的坑，全参数微调后模型疯狂复读和输出换行符，大概率不是数据格式的问题，而是学习率太大导致原有能力被冲垮了。Qwen2.5-7B这种量级，全参微调lr设到2e-5以上就很容易崩，建议先降到1e-5甚至5e-6试试，另外把max_grad_norm设小一点。至于“其他”类不输出，我怀疑不光是数据不平衡，可能是这个类别在训练集里文本特征太杂，模型学不到一个紧凑的决策边界，过采样和focal只是缓解了数量问题，没解决表征问题。你试试在数据里给“其他”类的样本增加一些和工单无关的噪声文本，或者干脆把“其他”类的样本复制几份但随机打乱关键词，让模型被迫去学“没有明显关键词就归其他”这个规则。还有个小技巧，推理时把temperature调低到0.1，top_p设0.9，能减少模型瞎编的概率。数据格式的话，sharegpt没问题，但确认下system prompt里有没有暗示模型“必须给出详细回答”，有时候是prompt把模型带偏了。你那个Lora跑一个epoch效果还行，说明基座能力没坏，建议回到Lora调参，别全参折腾了。

全参微调那个输出模式明显是lr太高了，建议先降到1e-5试试，另外“其他”类少可以试试在system里强调一下。

全参数微调跑两天出这种问题，大概率是学习率太大了，Qwen这种模型全参微调lr一般得压到1e-5甚至更低，你试试用cosine衰减加warmup，另外把max_seq_len检查下，别让长文本把梯度撑爆了。

至于“其他”类别输出少，光改loss作用有限，建议看看是不是模板里给“其他”的定义太模糊，模型学不到边界，试着在system prompt里把“其他”换成几个具体负面例子，或者干脆把“其他”类拆成两个相近类别再合并，有时候反而有用。

数据格式sharegpt没问题，但几千条对7B来说确实少了点，lora跑一个epoch能有效果已经不错了，全参反而容易过拟合，建议还是回到lora，把epoch加到3-5个，配合early stopping，比瞎折腾loss靠谱。

我之前也踩过类似的坑，尤其是“其他”类不输出的问题，八成不是单纯数据不平衡，而是模型在微调时把“其他”当成了默认拒绝项，因为这类样本的语义边界太模糊了。你过采样和focal loss都试过，那可以看看是不是标签在模板里位置太靠后，或者“其他”对应的instruction描述和其他类别不够区分，模型学了个捷径。全参数微调跑两天输出换行符，这个太典型了，大概率是学习率在3e-5以上，加上训练步数太长，导致灾难性遗忘，而且Qwen的chat模板对格式特别敏感，如果你用的sharegpt格式里system和user字段顺序不对，或者generation的stop token没设置好，它就会一直自我重复。建议你先用官方推荐的chatml模板跑一个很小的demo，比如100条数据，固定学习率1e-5，只训一个epoch，看看输出是否正常。另外，推理时temperature调低到0.1，repetition_penalty加到1.1，能压住重复输出。如果还是不行，单独把“其他”类的样本权重乘以2-3，但别用focal，直接改loss的class weight试试。我上次处理类似问题，最后发现是数据里“其他”类文本长度普遍太长，模型把长文本和重复输出关联起来了，你检查一下样本长度分布。

输出崩坏大概率是学习率太大，试试降到1e-5以下再加点warmup，另外检查下数据里“其他”类的样本是不是格式和其他类别不一致。