用LoRA微调LLaMA做中文客服，效果还不如prompt工程，求指点

2万条样本想教会它客服话术其实不太够，LoRA更容易学到的是格式而不是知识。你试试把数据换成真实客服对话，多轮那种，别用alpaca的问答对。另外中文分词不用做，LLaMA的tokenizer虽然不是为中文优化的，但loRA秩才8，容量太小了，先调到32或64看看。混英文很可能是训练数据里本来就有中英夹杂，清洗一下会好点。

LLaMA-2-7B中文底子本来就薄，你拿alpaca中文子集微调，2万条其实不太够，r=8也偏保守。答非所问和英文混排大概率是数据里指令格式没对齐，或者中文token占比太低导致的。分词倒不用你操心，sentencepiece自己会处理，关键还是基座中文能力弱。我建议你先拿gpt-3.5把客服问答重写成统一模板再训，或者直接换Qwen、Baichuan这类中文基座，LoRA效果会好很多。

LLaMA-2的中文能力本来就是短板，你拿它硬微调客服，训2万条确实容易灾难性遗忘，答非所问和蹦英文都挺典型的。中文分词倒不用额外做，tokenizer那套BPE对中文其实能凑合，关键还是基座中文语料太少。要不先试试换成Chinese-LLaMA-2或者Qwen这类中文底子好的模型再上LoRA，效果应该会差很多。另外r=8可能偏小，客服这种任务可以试试r=16到32，数据质量也比数量重要，2万条里要是有不少噪声就更拉胯了。

2万条数据训3个epoch确实容易过拟合，而且alpaca那套中文数据质量参差不齐，客服场景的分布也对不上。中文分词不用做，LLaMA的tokenizer对中文本来就吃亏，一个汉字经常被拆成好几个token，7B基座本身中文能力就弱。LoRA想打赢few-shot prompt，数据得够干净、够贴近业务，不然不如直接上prompt。建议先拿几百条真实客服对话试试，base模型加prompt做baseline，再决定要不要微调。

这个坑我踩过，而且踩得比你还深。LoRA微调中文客服这事，模型选LLaMA-2-7B基本就输在起跑线了，它的中文token占比太低，你拿2万条中文数据去训adapter，本质是在让一个不太懂中文的底座硬学客服话术，效果能好才怪。真正的问题往往不在数据量，而在数据质量和格式，中文alpaca那套指令模板跟客服场景差太远，模型学到的更多是“回答问题的姿势”而不是“客服该怎么说话”。还有一点，r=8其实偏小了，中文适配本身就需要更大的秩来承载语言迁移，alpha和learning rate没调好也很容易训崩。你说带英文混排，这就是典型的基座语言偏见没被压住，不是分词的问题，LLaMA的tokenizer本来就不是为中文设计的，分不分词意义不大。用gpt-3.5-turbo加few-shot效果好，恰恰说明你任务本身不需要微调，或者至少不该用这个基座来微调。真想走微调路线，换个中文底座比如Qwen、Baichuan或者ChatGLM，同样的LoRA配置效果会差一个量级。另外老板说“必须微调”这种话，很多时候是拍脑袋，先把prompt方案做成基线，再拿数据说话更有说服力。

2万条中文数据对7B模型来说太少了，LoRA容易学偏。先别分词，换个中文基座比如Qwen试试，效果可能直接起飞。

这坑我踩过，2万条数据训LoRA确实容易翻车，尤其LLaMA-2的中文底子本来就弱，7B更明显。回复夹英文多半是基座中文词表覆盖不够，跟分词没啥关系，不用专门做中文分词。你试试把数据加到10万条以上，或者直接换Qwen、Baichuan这类中文基座，LoRA效果会好很多。另外r=8有点小，客服场景可以拉到16或32，alpha对应翻倍，学习率别超过2e-4。