微调Qwen2.5-7B之后，模型只会输出了，求大佬们看看哪里不对

类别不平衡这块，focal loss其实对生成模型作用有限，建议试试在采样时把“其他”类的权重再调高一点，或者干脆用分类头而不是生成式。全参数微调跑两天出现重复输出，大概率是学习率太高了，降到1e-5左右试试，另外数据格式最好统一成alpaca那种带instruction的，sharegpt对7B来说容易学偏。

之前也踩过类似的坑，全参微调跑到后面疯狂输出重复内容，八成是学习率太大，建议降到1e-5左右试试，或者加个warmup和梯度裁剪。另外几千条数据做全参确实容易过拟合，LoRA其实够用了，重点看看你的模板和标签定义，“其他”类是不是在数据里被模型当成了默认兜底，反而学不到特征。你试过在推理时调高采样温度或者直接对“其他”类做logit调整吗？有时候比改loss更直接。

全参数微调两天出现疯狂输出换行和重复套话，大概率是学习率太高把原始能力冲垮了，建议先降到1e-5以下试试，或者加个warmup。另外“其他”类不输出不一定是数据不平衡，可能你过采样后反而让模型把边界学糊了，focal loss参数调过gamma没？我之前遇到过类似情况，最后是给“其他”类的logit加个偏置才救回来。sharegpt格式本身没问题，但注意system prompt里别给太多指令性描述，会让模型偏向模仿语气而不是分类。你训练时eval的指标是只看acc还是也看了每类的recall？这个现象最好从混淆矩阵入手排查。

全参数微调两天那个现象大概率是lr太高了，7B全参一般得降到2e-5以下，你试试带warmup的cosine调度，另外“其他”类输出少可能跟模板里prompt引导有关，换个更明确的指令让模型先判断是否属于已知类别再输出。数据格式本身sharegpt没问题，但你要确认下system里有没有隐含的偏好设定。

全参数微调跑两天出这个症状大概率是lr太高了，7B全参一般得压到1e-5甚至更低，你试试把lr降到5e-6看看。另外几千条数据全参微调确实容易崩，不如回到LoRA，把“其他”类的样本在loss里手动加权重，比focal直接调参更可控。数据格式倒是没问题，sharegpt做分类任务挺常见的，重点还是看你的system prompt有没有明确限定输出类别。你那个疯狂换行的情况，八成是模型学到的是生成格式而不是分类逻辑，建议把response改成纯标签加简短理由，别让它自由发挥。

这情况我也踩过坑，先查下eval时的模板和训练是不是一致，换行符暴走八成是数据里特殊token没处理好。

我之前也踩过类似的坑，全参数微调那个“好的，根据您的描述”我太熟了，大概率不是灾难性遗忘，是数据格式里系统提示词或者回答模板里带了这句话，模型把它当成了固定输出前缀，你检查下sharegpt格式里是不是有大量重复的回复开头，或者instruction里把任务描述写得太死。至于“其他”类不输出，过采样和focal loss都试过还不行的话，我怀疑是标签定义的问题，你看看是不是“其他”这个类别在数据里本身语义就特别杂，模型学不到一个统一的特征，试着把“其他”拆成几个子类或者干脆换成“无法分类”这种更明确的表述。另外你Lora只跑了一个epoch，效果还行但类别失衡，可以试试把Lora的rank调高一点，或者用rsLoRA那种缩放方式，有时候rank太低模型学不到足够区分度。全参数微调跑两天，学习率如果用的默认5e-5确实可能偏大，但更关键的是你得看看训练loss曲线，如果后期还在震荡，那就不是学习率的事，可能是数据里有噪声样本在反复拉扯。还有个土办法，推理的时候把temperature调低到0.1，然后限制max_tokens，至少能避免疯狂刷换行符，先看看真实输出内容到底长啥样，别被重复文本干扰了判断。哦对，你数据量几千条做全参数微调其实有点勉强，7B模型容易过拟合到训练集的表层模式，建议还是回到LoRA，但多跑几个epoch，配合early stopping，效果可能比你现在折腾全参数要稳。

全参数微调那个症状基本就是lr太高了，7B全参我一般用1e-5甚至更低，你可以先降到5e-6试一下。另外“其他”类不输出不一定是数据不平衡，更像是这个类在loss里被淹没了，试试把其他类的loss权重单独调高，比focal更直接。还有你sharegpt格式里system和user的字段是不是都填对了，之前我遇到过模型把类别名当生成文本学，就是因为instruction里没强调“只能从给定列表选”。

全参数微调那症状大概率是lr太高了，试试降到1e-5以下，另外把“其他”类的采样权重单独调一下。

这情况我也踩过坑，先查下数据里“其他”类的样本是不是标注质量太差，模型学不到特征。

这输出格式崩了大概率是学习率太大，调回1e-5以下试试，另外全参微调数据量不够容易灾难性遗忘。

先查下是不是类别权重没生效，focal loss参数调过没？我之前也遇到过类似，调低学习率到1e-5就好了。

试试把训练轮数降到1个epoch以下，全参微调两天大概率过拟合了，换回lora加个类别平衡采样可能更稳。

我之前也遇到过类似情况，全参数微调输出重复内容大概率是学习率太高了，试试降到1e-5以下或者用带warmup的调度器。不过你说“其他”类死活不输出，这我倒觉得不光是数据不平衡的问题，可能模板里“其他”类别的指令描述太模糊，模型没学会区分边界，你试试在few-shot样本里多塞几个“其他”的例子。另外sharegpt格式本身没问题，但几千条数据做全参微调确实容易过拟合，建议还是回Lora，把epoch数加到3-5个，观察验证集loss变化。