微调LLaMA模型loss一直不降，是学习率问题还是数据问题？

loss卡在1.8确实挺让人抓狂的，不过十几个epoch都不降，我感觉问题大概率不在学习率上，1e-4和3e-4对LoRA来说都算正常范围，再高才容易震荡。你数据这块我比较怀疑，GitHub爬的Python代码重复率可能很高，而且很多项目风格差异大，如果没做去重和过滤，模型很容易学个四不像。另外代码补全这个任务，loss本身就跟自然语言不一样，1.8不一定代表模型没学到东西，关键还是看验证集生成质量。LoRA rank=16其实够用了，真要调可以试试降到8或者升到32对比一下，但别指望这个能带来质变。建议你先抽几十条验证样本人工看看，是不是数据里本身就有一堆残缺代码或者非Python内容混进去了。还有个小点，alpha=32配rank=16相当于缩放2倍，有时候反而让训练不稳，可以试试alpha=16。

loss卡在1.8确实不太正常，不过十几轮epoch都没降，感觉更像是数据那边的问题。你爬的GitHub代码重复率可能很高，模型很容易记住表面模式但学不到真正的补全逻辑，验证集效果差也说明过拟合了。建议先抽样看看训练集里有没有大量重复片段，另外LoRA的rank=16对代码任务可能偏小，可以试试调到32或64，学习率1e-4其实不算高，先别急着动。

数据清洗比调参重要，GitHub代码重复率高，先去重再试试降学习率到5e-5。

loss卡在1.8确实有点怪，但先别急着怀疑学习率，1e-4到3e-4这个区间对LoRA来说不算离谱，震荡一般表现为loss跳来跳去而不是稳在某个值下不去。我比较怀疑你的数据格式和标签构造，代码补全任务里如果prompt和completion的切分没处理好，模型学到的可能就是一堆无意义的模式，loss自然降不下去。另外你跑了十几个epoch，7B模型加5万条数据，过拟合风险其实挺大的，验证集效果差很可能不是欠拟合而是已经过拟合了，建议看看训练loss和验证loss的曲线是不是已经分叉了。LoRA的rank=16对代码补全这种任务偏小，可以试到32或64，alpha跟着翻倍，但这不是loss不降的主因。还有个容易被忽略的点，LLaMA基座本身没做过代码指令微调的话，直接上LoRA可能学得很吃力，换成CodeLlama或者DeepSeek-Coder这类代码基座会好很多。建议先把数据去重做扎实，再抽几十条样本手动看看输入输出对不对，比盲目调参有效得多。

数据重复率查过没？GitHub爬的代码重复度很高，建议先去重再喂给模型。

LoRA rank=16做代码补全其实够用了，不一定是rank的问题。loss卡在1.8十几轮不降，我第一反应是数据重复度太高，GitHub爬的代码同质化很严重，模型可能早就记住模式了，验证集生成语法错说明泛化没起来。建议先抽样看看训练集里相似片段占比，再去掉重复再跑一轮。另外学习率3e-4配LoRA其实偏高了点，可以试试降到5e-5加个cosine调度看看曲线。

代码补全任务loss卡在1.8其实不算特别离谱，因为token级别的loss跟具体任务关系很大，生成语法错误更可能是数据分布的问题。你爬的GitHub数据里可能混了不少不完整的代码片段或者自动生成的代码，这种噪声会让模型学不到正确的语法模式。建议先抽样看看训练数据，把那些单行import、空函数体之类的过滤掉，另外LoRA的rank 16对7B模型做代码任务可能偏小，可以试试32或64，alpha保持两倍关系就行。

数据清洗比调参更重要，GitHub爬的代码重复率很高，先去重再试试。