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

说实话我调rank也遇到过类似情况，8和64在指标上真的拉不开差距，感觉LoRA对rank的敏感度被高估了。你5万条指令做代码生成，任务本身挺规整的，模型底子好的话低rank也够用。rsLoRA我试过，收敛快一点但最终效果提升有限，PiSSA倒是没对比过。要不你先试试全参数微调跑个baseline，如果跟LoRA差不到1个点，那真没必要纠结rank了。

5万条指令这规模真不大，rank8跟64差距本来就会被数据量稀释，先加数据比调参划算。

我试过rsLoRA，在代码任务上也就涨零点几个点，真不如把epoch拉长或者换更好的基座。

rank这块真不用死磕，数据量上来以后8和64差距确实不大，重点还是得看数据质量和训练步数。

全参微调成本高回报小，建议试试rsLoRA，同rank下效果能稳一点。

同感，我之前在代码生成任务上也试过类似的rank范围，结论跟你差不多，loss和指标几乎看不出明显差异。后来我怀疑是不是数据量或者任务本身对LoRA的敏感度就不高，毕竟5万条指令对8B模型来说不算少，模型稍微调一下就能学到分布。你试过把rank降到2或者4吗？我反而在极低rank下见过一点提升，可能是正则化效果。

至于rsLoRA和PiSSA，我简单跑过PiSSA，感觉收敛快一点，但最终指标没有质的飞跃，可能适合长上下文或者训练步数受限的场景。说实话，超参搜索的边际收益确实低，不如把时间花在数据质量上——比如过滤掉低质量代码对，或者加一些去重。全参数微调如果你有算力肯定更稳，但LoRA的好处是能同时跑多个实验，我一般会固定rank=16，然后去调学习率和warmup，那些影响反而更大。

另外你验证集指标没变，说不定是评估方式的问题，BLEU对代码生成本来就钝，pass@1如果采样数不够也容易饱和。可以试试看生成结果的错误类型，有时候rank高的模型在长代码上的结构完整性会更好，只是这些细节不一定反映在单点指标上。

我之前也是这么折腾的，rank从4试到128，最后发现模型本身就够强，LoRA那点参数量变化对代码生成这种任务影响真不大。不过你数据集5万条不算小，3个epoch可能才是关键，试试多训几轮或者调下学习率，比纠结rank值有用。rsLoRA我试过，感觉在长序列上稍微稳一点，但提升也没到质变，PiSSA倒是能省点显存，效果差不多。全参数微调如果你显存够用确实更直接，省得心理老觉得不踏实。

说实话你这个现象我太有同感了，之前拿llama3做SQL生成的时候也是，rank从4试到128，最后看指标差点以为我数据加载出问题了。后来跟几个搞微调的朋友聊，大家普遍觉得rank对最终效果的影响远小于数据质量和任务本身的天花板，尤其代码生成这种模式化强的任务，模型预训练时其实已经会了不少，LoRA更多是帮它对齐指令格式。你5万条指令3个epoch，说实话这个量级下rank 8和64的差距可能真就被数据里的噪声盖过去了，loss曲线差不多也正常，因为低秩更新在后期本来变化就小。rsLoRA我试过一次，理论上改缩放方式能让高rank更稳，但实际对比下来提升也有限，PiSSA倒是听说初始化更好，不过我没跑过，不敢乱说。倒是想反问一句，你BLEU和pass@1是多少？如果已经接近模型能力上限了，那确实没必要死磕rank，不如把时间花在清洗数据或者调采样参数上。全参数微调我劝你慎重，8B模型用单卡跑起来显存压力大不说，还容易灾难性遗忘，LoRA至少还能留个底。你要实在不甘心，可以试试把alpha设成rank的两倍然后固定住，优先调dropout和target_modules，有时候那点随机性带来的变化比rank明显多了。