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

同感，rank的影响在指令数据上确实容易被高估，尤其像代码生成这种任务，预训练知识已经覆盖了大头，LoRA更多是调风格而不是学新能力。我试过16和64，差异基本在噪声范围内，后来干脆固定32省心。rsLoRA在长上下文场景下有点用，但常规任务提升有限，PiSSA初始化好一点，收敛快些，不过效果最后也拉不开差距。与其纠结rank，不如把精力放在数据质量和训练轮次上，全参数微调除非数据量上百万，不然真不一定比LoRA强。

说实话rank对结果的影响真没那么玄乎，尤其在5万条这种中等规模数据集上，8和64的差距很容易被学习率、warmup这些更敏感的因素盖过去。我之前试过在代码生成任务上对比，发现把alpha设成rank的两倍反而比纠结具体rank值更有效。rsLoRA和PiSSA我也跑过，提升确实有但没到质变，而且训练时间成本涨了不少。你要是实在嫌调参烦，不如直接试一版全参数微调，LoRA省显存的好处没体现出来的话，全参数可能还更省心。

rank对5万条指令量级确实不敏感，瓶颈大概率在数据质量和任务复杂度上，别死磕超参了。

同感，我试过7B模型上rank 16和64，生成质量也几乎没差，后来看了一些分析说LoRA的intrinsic rank可能比我们想象的低很多，尤其指令数据本身就比较规整。不过你5万条数据3个epoch，这个量级其实全参数微调风险也不大，如果资源够真不如直接试一次对比下。rsLoRA我试过一次，收敛快一点但最终效果也没拉开差距，可能还是要看任务本身对参数空间的敏感度。你要是实验时间紧，不如固定rank 32把精力放在数据清洗和模板设计上，那个影响可能更明显。

说实话我最近也踩了类似的坑，rank从4试到128，除了训练时间翻倍，指标愣是纹丝不动。后来看了一些分析说LoRA在代码生成这种模式化任务上，低rank其实已经能覆盖主要的子空间，高rank只是增加冗余表达。你不如把精力放在数据质量上，比如去重和难例挖掘，我试过比调rank管用多了。至于PiSSA，我用过一次感觉收敛是快一点，但最终效果跟普通LoRA没拉开差距，可能还是得看具体任务。

同感，5万条指令下任务本身不难，rank影响真没那么玄乎，全参微调试试也许更省心。

rank影响确实没想象中大，你这数据量直接全参微调可能更省心，rsLoRA试过提升也就那样。

我也遇到过类似情况，后来发现瓶颈在数据质量和任务难度，rank调参纯属自我感动。

同感，我试过8和32在NLU任务上差距也不大，但代码生成这种结构化任务，rank高了反而容易过拟合到训练集格式上。你5万条指令其实不算少，Llama底座本身代码能力就不弱，LoRA更多是引导风格而不是学新知识。rsLoRA我试过，提升有限，主要是稳，不如把精力放在数据质量上。另外全参微调成本高，但效果确实比LoRA上限高，尤其你资源够的话可以试试。

同感，我之前在代码任务上试过rank 4到128，差异确实很小，尤其数据量够大的时候。感觉LoRA的rank更多影响的是收敛速度和稳定性，最终效果天花板还是由基座模型决定的。你3个epoch可能也说明模型本身已经很强了，微调只是调整输出格式。rsLoRA和PiSSA我都试过，在代码生成上提升很有限，但PiSSA初始化确实让loss降得更快，省时间。至于全参数微调，除非你有大量领域数据，否则5万条指令真没必要，过拟合风险还大。

说实话rank这块我之前也纠结过，后来发现数据量和任务复杂度才是大头，5万条代码指令对8B模型来说可能真不太吃rank，8和64的差距自然就小。rsLoRA我试过，稳定性确实好点，但提升也就一两个点，不值得当救命稻草。你要是真觉得瓶颈在表达力，不如直接试全参微调对比下，LoRA省显存但上限就在那。另外pass@1和BLEU对代码生成这任务本身就钝，换个更难的数据集可能才看得出rank差异。

同感，我在代码生成任务上也试过类似范围，8和64的差距真没想象中大，可能这任务对LoRA的秩不敏感，瓶颈在数据质量和指令多样性上。rsLoRA我试过一次，收敛快一点但最终指标也就那样，PiSSA没对比过，但感觉换初始化不如多调调学习率调度器。你三万条指令其实不少了，说不定全参数微调过拟合风险反而高，LoRA的约束没准是好事。另外建议看看是不是评估指标太粗，BLEU对代码生成本来就迟钝，换个更细的测试集可能差异就出来了。

5万条指令这规模，rank影响确实不明显，我也试过，真不如直接全参微调省心。

说实话我也有过一模一样的经历，当时在别的任务上调rank从4到128，最终指标波动都在1%以内，后来仔细看了下，发现瓶颈压根不在低秩适配的容量上，而是数据质量和指令格式的多样性。你这个场景是代码生成，5万条指令对8B模型来说其实不算多，而且代码任务本身结构性强，LoRA哪怕rank很小也能学到关键的模式，所以差异不明显挺正常的。我觉得你可以换个思路，别死磕rank，试试看不同初始化方式或者只训部分层，比如只训attention层的q和v，有时候比整体调rank带来的变化更直观。至于rsLoRA和PiSSA，我简单试过PiSSA，在某些任务上确实收敛快一点，但最终效果跟普通LoRA拉不开差距，可能还得看任务类型。全参数微调的话，如果你资源允许，其实可以对比一下，但说实话8B全参调优容易过拟合，尤其数据量不大时，反而LoRA的隐式正则化有帮助。我现在更倾向于把时间花在构造高质量负例和优化评估集上，超参只要落在合理区间就别太纠结了，模型对rank的敏感度本来就不像学习率那么高。

说实话rank的影响在指令数据足够多的时候确实不明显，我试过8和32在代码生成上就差零点几个点，感觉瓶颈更多在数据质量和训练轮次上。你5万条指令三epoch其实挺够了，可能任务本身对LoRA的低秩假设就不敏感。rsLoRA我倒是试过，收敛快一点但最终效果也就那样，PiSSA没对比过，不过听说初始化好点。要是资源允许，全参数微调肯定上限更高，但LoRA省显存这点在8B上挺香的，建议你不如把时间花在清洗数据或者调学习率上，那个变化比rank直观多了。

同感，rank对结果的影响确实没想象中那么玄乎，尤其在代码生成这种结构化任务上，模型本身能力上限可能才是瓶颈。我试过在类似规模数据上把rank拉到128，loss曲线几乎重合，倒是alpha稍微大点对收敛速度有点影响。rsLoRA和PiSSA我也跑过对比，提升幅度在1个点以内，性价比不高，不如把时间花在数据清洗上。全参数微调的话，8B模型单卡显存有点吃紧，但效果确实比LoRA稳一点，你如果资源允许可以直接试。

说实话我最近也在折腾这个，8b模型做代码生成，数据量跟你差不多，rank拉到128也没见bleu有明显变化，感觉瓶颈根本不在lora的容量上。rsLoRA我试过，收敛是快一点，但最终指标也就那样，可能得看任务本身对参数敏感度。你要是真想提升效果，不如直接试试全参微调或者加更多高质量数据，超参这块真没必要死磕。

我倒是觉得5万条指令对8b来说已经不少了，代码生成这种任务，模型预训练时已经懂了很多语法，lora只是微调风格，rank够用就行。你试过把alpha设成rank的两倍再往上调吗？有时候不是rank的问题，是学习率和warmup没配合好。另外pass@1如果你用的是单次采样，方差本来就大，建议多采样几次再比较。

我最近也在对比这个，rank从16到128都跑过，确实loss曲线几乎重叠。后来发现可能是你数据集里指令多样性不够，模型本来就会生成，lora只是在学输出格式。你可以试试把rank降到4甚至1，看看会不会明显变差，如果不会，说明任务确实简单。PiSSA我在下游分类任务上有点提升，但生成任务上没太大感觉，可能更适合少样本场景。

全参数微调其实也没那么可怕，8b用deepspeed stage3单卡也能跑，就是时间

同感，LoRA的rank在代码生成这种任务上确实不敏感，我试过16和32，差别都在噪声范围内。反而alpha和dropout对稳定性的影响更明显一点。你数据集5万条不算小，3个epoch模型可能早就收敛了，rank再高也学不到更多新东西。rsLoRA我试过，提升有限，PiSSA倒是有点意思，但初始化那步比较吃显存。全参数微调如果资源够的话确实省心，但LoRA能省很多实验迭代成本，也不全是白费功夫。

rank这块在代码任务上确实不敏感，数据量够的话8和64差别不大，别太纠结超参了。rsLoRA我试过，提升有但也就一两个点，不如把精力放数据清洗上。

rank这玩意儿在代码生成上确实不敏感，数据量够的话8和64基本没差，别纠结了直接上32省心。

我试过rsLoRA，提升也就一两个点，不如把时间砸在数据清洗上，全参微调除非资源多否则真没必要。

同感，我之前在代码生成任务上试过rank 16和64，差异基本在噪声范围内。感觉LoRA的rank对最终效果的影响确实被高估了，尤其在数据量够大的时候，瓶颈可能不在低秩近似上。倒是alpha和学习率的配合更敏感，你可以试试固定rank，单独扫一下alpha的缩放比例。rsLoRA我试过，提升很有限，PiSSA没对比过，但感觉不如把时间花在数据清洗上。全参数微调如果显存够，效果确实更稳，就是调起来更费劲。