大家微调Llama时LoRA的rank一般都设多大？试了好多组感觉都差不多

5万条指令这个量级，rank影响确实不明显，全参微调可能更值得试。

说实话你这情况我太熟了，之前我微调CodeLlama的时候也这样，rank从4试到128，最后发现验证集上的差距还没随机种子带来的波动大。后来我仔细想了想，LoRA的rank其实更多影响的是模型能学到的“新知识容量”，但如果你数据集本身跟预训练分布已经很接近，比如代码生成这种任务，基座模型本来就懂个七八成，那低rank也足够把指令微调那点偏移学出来了。5万条指令说多不多说少不少，3个epoch下模型可能早就收敛到某个局部最优了，这时候rank高反而容易过拟合到训练集的噪声上，所以我猜你看到的“差不多”其实是好现象。至于rsLoRA和PiSSA，我试过rsLoRA，它在高rank下确实更稳，但你这场景rank 8就够用的话，提升真不明显。全参数微调的话，除非你有很强的正则化手段或者显存充足，否则在数据量不够大的时候，效果可能还不如一个调好的LoRA，至少我遇到过几次全量微调反而掉点的情况。我现在的习惯是，先rank 16跑个baseline，然后重点调dropout和learning rate scheduler，比死磕rank值性价比高多了。对了，你检查过目标模块吗？有时候只改q_proj和v_proj跟把所有attention层都加上，差距会比调rank大不少。

rank影响真没想象中大，代码生成任务8和64差别很小，重点还是数据质量。rsLoRA我试过，提升有限，不如调lr实在。

说实话你这个结果我一点都不意外，LoRA的rank在8到64这个区间对最终效果的影响本来就远小于数据质量和训练策略，尤其是代码生成这种任务，模型预训练时已经吃了大量代码，你5万条指令更像是做风格对齐而不是学新知识，所以rank高了反而容易过拟合到指令格式上。我之前微调CodeLlama的时候也试过rank 16和rank 128，验证集pass@1差不到1个点，但推理速度差了不少，后来就固定用16了。rsLoRA我倒是测过一次，感觉收敛稍微稳一点，但提升幅度也就那样，可能得配合更大的学习率才看得出区别，PiSSA没试过，因为初始化分解那步太吃显存。全参数微调确实上限更高，但你要是有资源的话早该上了，现在这情况我觉得不如把时间花在清洗数据上，比如去掉那些重复的指令或者过滤掉低质量的生成结果，效果可能比折腾rank明显得多。另外你loss曲线差不多也正常，因为LoRA低rank时主要改变的是输出的分布尾部，核心能力还是靠基座模型撑着的。你要真想折腾超参，不如试试不同的学习率调度或者加一点权重衰减，那个变化反而更敏感。

说实话你这情况我太懂了，之前我在代码生成任务上试过同样范围，结论也是rank基本不影响最终指标，但有个细节是训练步数拉长后，低rank的loss会稍微早点收敛，高rank在验证集上的稳定性会好一丢丢，不过差异小到可能只是噪声。我觉得关键可能不在rank，而是你的目标函数和评测指标太粗糙了，BLEU和pass@1对这种指令微调任务本来就钝，你换个更细粒度的测试集或者看下生成代码的结构相似度，说不定能看出差别。另外rsLoRA和PiSSA我都试过，前者在长序列上确实有点优势，但提升幅度大概也就两三个点，而且调起来更麻烦，PiSSA初始化方式对某些任务有效，但也不是万能的，你这种数据规模下优势也不明显。全参数微调我劝你先别想，5万条数据对8B来说还是偏少，容易过拟合，除非你有很强的正则化手段。我后来做法是固定rank=16，把精力放在数据清洗和指令格式上，效果反而提升明显，超参这块真没必要死磕。

代码生成任务本身对LoRA rank就不敏感，你这数据量直接全参微调反而省心。rsLoRA在长上下文场景有点用，但你这场景提升有限。

同感，我试过8到128，bleu确实波动很小，但生成代码的格式稳定性有点差别，rank太低偶尔会崩语法。5万条指令对8B来说可能真不太吃rank，全参微调成本高但效果也就那样。rsLoRA我试过一次，收敛快一点，但最终指标没拉开差距，可能得看任务复杂度。你试试把alpha设成rank的两倍，然后重点调dropout和学习率，说不定比rank更敏感。

说实话你这个实验结果挺典型的，LoRA的rank在8到64这个区间，对最终效果的影响确实没有想象中那么敏感，尤其是任务本身比较基础、数据量也够的时候。模型原本的预训练知识已经很强了，LoRA更多是在做轻量适配，rank只要不是小到4或者大到128以上，性能差异经常就在噪声范围内。我觉得你花那么多时间搜rank不如去调学习率、warmup步数或者训练轮数，这些对loss曲线和生成质量的影响往往更直接。rsLoRA和PiSSA我也看过一些对比，但它们的收益更多体现在低rank或者超长上下文场景，像你这种5万条代码指令、跑3个epoch的情况，换方法大概率也是差不太多。至于全参数微调，如果你有单卡或双卡能塞下8B，确实值得试试，至少能排除LoRA表达能力的上限问题。不过我建议先做个简单的实验：把rank固定成16，把alpha调到32或64，然后只改学习率看看，代码生成任务经常是优化器设置比结构改动更关键。另外你验证集用的BLEU和pass@1，这两个指标对代码生成其实挺钝的，可能loss早就降了但指标没反映出来，建议看看生成结果里有没有具体错误类型的变化。

rank影响确实被高估了，8到64在5万条代码数据上基本就是玄学，不如把epoch调大点实在。

rsLoRA我试过，提升微乎其微，代码生成这任务瓶颈不在低秩分解，要不你直接全参跑试试？

说实话你这个结论跟我之前跑实验的感觉挺像的，rank在代码生成这种任务上确实敏感度不高，尤其是5万条指令这种规模下，模型本身的能力已经够覆盖LoRA能表达的那部分子空间了。我觉得你可以换个角度想想，rank影响最大的地方其实是训练稳定性跟收敛速度，而不是最终指标，我试过rank=4的时候loss反而更稳，但BLEU也就差零点几。至于rsLoRA和PiSSA，我简单跑过rsLoRA，感觉在低rank（比如8以下）才有明显优势，高rank下跟普通LoRA基本重合，PiSSA我没试过，但看原理它主要是初始化更合理，可能对你的数据量来说帮助有限。另外你提到全参数微调，如果算力允许其实挺推荐的，毕竟5万条数据不算小，全参数微调出来的效果一般比LoRA高个两三个点，但前提是你能忍受显存和训练时间翻倍。我觉得你现在这情况，不如把精力放在数据清洗和指令格式上，比搜rank的收益大得多。

rank这块真不用死磕，数据量够大时8和64效果就是会趋同，我之前跑代码生成也这样。

想提效果不如换个思路，试试把目标改成下一个token预测以外的辅助loss，比调rank香多了。

5万条指令这规模，rank影响确实不明显，瓶颈更可能在数据质量上。

说实话你这情况我太熟了，之前调7B模型做SQL生成也是这个鬼样子，rank从4试到128，最后看指标差异还不如随机种子带来的波动大。我觉得LoRA的rank对效果的影响真的被高估了，尤其在数据量比较充足、任务跟预训练分布比较接近的时候，低秩子空间可能早就覆盖了需要的方向，再加rank纯粹是浪费显存。不过你那个5万条指令训3个epoch，我倒觉得可能问题出在数据本身，代码生成任务如果指令多样性不够，模型很快就能拟合到局部最优，这时候rank再高也体现不出来。rsLoRA和PiSSA我也试过，前者在长序列上确实稳一点，但提升幅度也就一两个点，后者收敛快些但最终效果跟普通LoRA差不多，除非你特别吃训练速度，不然真没必要折腾。全参数微调的话，如果你有单卡A100或者多卡并行，倒真可以试试，毕竟8B模型全参微调也就那么回事，但要注意可能过拟合得更快，得把正则跟上。我现在基本就是先固定rank=16，alpha=32，然后拼命调数据清洗和指令格式，感觉收益比调rank大得多。你有没有对比过不同学习率跟rank的交互？有时候不是rank没用，是lr没配对好，导致低秩和高秩都收敛到同一个坑里去了。

5万条指令这规模，全参数微调确实更省心，LoRA rank在代码任务上本来就不敏感。

数据量够大时rank影响确实不明显，全参微调可能更省心，rsLoRA在长序列上有点用但提升也有限。

说实话跟你的体感差不多，rank在8到16之间基本就够用了，再大收益很有限，尤其代码生成这种结构化任务，模型本身预训练能力已经很强，LoRA更多是调个风格而不是学新知识。你5万条指令其实不算少，3个epoch下来可能模型早就收敛了，loss曲线拉不开差距也正常。rsLoRA我试过，理论上能撑更高rank，但实际提升也就一两个点，不值得折腾。与其死磕rank，不如多花时间在数据质量和采样策略上，或者直接试下全参数微调对比一把，说不定瓶颈根本不在PEFT这边。

说实话你这个现象我太熟了，之前我在别的任务上也折腾过rank，从4试到128，最后发现差异基本都在噪声范围内。我觉得对Llama这种大基座来说，LoRA的低秩假设已经足够捕捉任务相关的方向了，尤其在5万条数据这种规模下，rank高到一定程度就是边际收益递减。而且代码生成这个任务本身和预训练分布挺接近的，模型本来就会一大半，微调只是调整输出风格，所以rank的影响自然就小。你不如看看是不是学习率、调度器或者warmup步数这些更敏感，有时候这些比rank的影响大一个量级。至于rsLoRA和PiSSA，我简单试过rsLoRA，在长上下文任务上确实有点改善，但代码生成上没感觉出明显优势，可能它们更适合那些需要更强表达能力的场景。全参数微调倒是能榨干数据，但显存和时间成本你也要算进去，8B模型全参调起来毕竟不比LoRA轻松，而且容易过拟合。我建议你把搜索重点放到数据质量上，清洗一下指令或者加一些hard negative，可能比调rank收益大得多。

说实话rank这块我也困惑过，之前在代码生成任务上试过4和16，差异确实小到可以忽略。不过我感觉你这个数据量下，瓶颈可能不在LoRA的容量，而是训练本身没充分收敛，或者任务对模型来说确实太简单了。rsLoRA我试过一次，提升大概一个点以内，不值得为了那点提升折腾超参。全参数微调在5万条数据上其实也危险，容易过拟合，LoRA反而算个正则化。你要是真纠结，不如把时间花在数据清洗或者指令构造上，回报可能更大。

同感，我试过7B模型上rank 16和64，下游任务差异真的可以忽略，后来看一些分析说LoRA的主要作用其实是在有限数据下约束更新方向，rank只要不太离谱，影响确实被过誉了。不过你这个场景或许可以换个思路，代码生成对格式和语法敏感，试试在embedding或特定层上单独加高rank，或者把alpha调成rank的两倍再看看。至于rsLoRA和PiSSA，我简单跑过PiSSA，初始化方式不同收敛是快一点，但最终指标也就那样，全参数微调除非数据量再翻几倍，不然感觉性价比真不高。

说实话你这个现象挺正常的，我试过7B和13B模型，rank在16到32之间基本就是平台期了，除非任务特别复杂或者数据量再翻几倍，否则loss和指标差距真不大。你5万条指令做代码生成，Llama-3本身底子就好，LoRA更多是起个“引导”作用，不是重新学能力。rsLoRA我试过一次，收敛快一点但最终结果也就那样，PiSSA没对比过，但感觉投入产出比不高。与其纠结rank，不如把精力放在数据清洗和指令多样性上，那个影响可能更明显。全参数微调如果你显存够，倒是可以试试，但8B全参调完部署也麻烦，不一定划算。