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

我也是类似的感觉，rank从16拉到128效果差异很小，后来发现数据质量和多样性比rank重要多了。你可以试试rsLoRA，它对高rank的缩放更合理，我用下来rank 64配合rsLoRA比普通LoRA稳一点。另外5万条数据3个epoch可能还没到过拟合，rank影响自然不明显。真要纠结的话不如把target_modules从q,v扩到所有线性层，这个改动通常比调rank涨点更明显。

rank影响确实不大，尤其你数据量有五万条，任务又是代码生成这种模型本来就擅长的，8到64差别被淹没了很正常。我试过rsLoRA，低rank下比普通LoRA稳一点，但也就几个点的事，PiSSA初始化确实收敛快些，不过最终效果还是看数据质量。说真的，与其折腾rank，不如多花时间洗数据或者加些难样本，全参微调在8B上单卡也扛不住吧。

rank在代码生成这种任务上确实差距不大，模型本身底子好，5万条数据也够它激活已有能力了。我试过rsLoRA，在低rank时比标准LoRA稳一点，但rank拉到32以上基本就拉平了，PiSSA初始化倒是在小数据上有点优势。你这种情况不如把精力花在数据质量和prompt格式上，比调rank收益大得多。另外全参微调8B至少要80G显存，除非你有这个硬件，不然LoRA性价比还是碾压的。

我微调Llama做代码任务时也遇到过类似情况，rank从16拉到128，pass@1几乎没动，后来发现瓶颈其实在数据质量和任务难度上。代码生成这种任务，模型预训练时见过大量代码，LoRA更多是在调风格和格式，rank够用就行，再大容易过拟合还费显存。rsLoRA我试过，在rank较大时确实比普通LoRA稳一点，但提升幅度有限，PiSSA没深入对比过。你5万条数据3个epoch，如果验证集指标不动，建议先看看数据里有没有重复或者太简单的样本，有时候问题不在超参上。