用LoRA微调7B模型做代码补全，loss降了但生成质量反而变差？

loss降了不代表生成质量好，试试把r调大或者加个代码语法约束，我遇到过类似情况。

我之前也踩过类似的坑，loss降了不代表生成质量就好，尤其是代码这种对结构敏感的任务。你试试把r调大点，比如16或者32，alpha也跟着调，有时候低秩限制太死反而学不到关键模式。

另外可以检查下数据预处理，是不是把缩进或者换行符搞乱了，代码补全对格式特别敏感。还有训练时是不是用了teacher forcing，生成时却要自回归，这个gap也会导致效果崩。

还有个思路，把LoRA作用在attention层之外，或者加个冻结的embedding层试试，有时候是底层表示被带偏了。我上次加了个代码token的mask loss，语法错误就少了很多，你可以试试。

loss降了不代表模型真的学到了代码结构，很可能只是过拟合了训练集的表面模式。我之前也遇到过类似情况，后来发现是数据清洗不够干净，代码片段里混入了太多不完整函数，LoRA反而把这些坏习惯学进去了。建议你检查下生成样本是不是大量复用了训练集里的模板，另外试试加大r值或者用更长的训练序列，有时候短片段会让模型忽略上下文依赖。

这情况我也踩过坑，LoRA rank和alpha的比例其实挺敏感的，r=8配alpha=16有时候会让模型在领域数据上过拟合风格，反而丢了基础语法结构。你试试把alpha降到8或者r提到16，让更新幅度更平滑些。另外训练数据里如果全是完整代码块，模型容易学到“形似”但没学到真正的类型约束，可以混一些带错误修复的样本进去，或者加几步SFT阶段。