用LoRA微调7B模型做代码补全，loss降了但生成质量反而变差？

验证loss低不代表生成好，代码任务得看pass@k，建议跑下语法校验再调。

loss降了不代表生成对，代码任务得看pass@k，光看loss容易过拟合。

是不是过拟合了？代码补全这种任务光看loss不太靠谱，建议拿实际场景的prompt测一下。

训练loss降不代表生成质量一定变好，代码补全这种任务对格式特别敏感，LoRA把模型往训练集风格上拉太狠的话，反而容易丢掉base模型的语法稳定性。r=8配alpha=16感觉有点激进，试试r=4或者alpha降到8，另外验证loss看着正常但可能没测生成指标，建议加个pass@k或者语法通过率看看。几万条片段如果质量参差，模型很容易学到一些奇怪的代码习惯，清洗一下数据说不定比调参管用。

loss降太快多半是过拟合了，试试把rank调小或者加点dropout？

我最近也踩过类似的坑，loss低不代表生成好，尤其代码任务上特别明显。感觉你这情况大概率是过拟合到训练集那几万条片段的风格了，模型可能学会了局部模式但丢了通用语法能力。可以试试把r调小一点、加dropout，或者混一部分通用代码数据一起训，纯领域数据很容易把base的底子带偏。另外验证loss低但生成差，也可能是训练时的label构造和推理时的补全场景不一致，这个细节挺关键的。