LoRA微调后灾难性遗忘严重，是学习率太高还是数据集太杂？

这情况太典型了，我调法律LoRA那会儿也撞过同样的墙。先别急着加通用语料，你把训练集里法条和日常对话的比例拉出来看看，2万条全偏法律的话，模型基本被带跑偏了。我之前混了10%的通用指令数据进去，日常问答立马稳不少。学习率我倒是觉得2e-4不算离谱，重点还是数据分布，AdamW确实比Adam稳一丢丢，但你这问题大概率不是优化器的事。

你这情况太典型了，LoRA微调本来就是对知识分布的重新加权，不是新增知识，所以通用能力被冲掉很正常。我建议先别动学习率，把数据配比调成8:2或者7:3，混入通用对话数据，效果会比单纯降lr明显。另外AdamW确实更稳，尤其对LoRA这种低秩更新，weight decay能抑制权重漂移，你换一下试试，大概率能缓解崩坏。还有个细节，检查下是不是某些法条样本重复太多，导致模型对特定格式过拟合了。

我之前也踩过这个坑，LoRA微调完感觉模型人格都被替换了。你试试把通用语料按3：1混进去，不用太多，但能明显稳住基础能力。学习率降到5e-5左右其实还是能学进去的，别太怕欠拟合。另外AdamW和Adam在LoRA这种低参数场景下我真没感觉出质变，主要还是数据配比的问题。

这问题我踩过坑，大概率不是学习率的事，2e-4对7B来说其实不算高。你数据集里法律语料太单一，LoRA本身又只更新低秩子空间，模型为了拟合法律问答会牺牲掉部分通用语义，混合点日常对话数据能立竿见影。AdamW和Adam在LoRA里差距真没那么大，主要影响收敛速度，不太会改变遗忘趋势，先把数据配比调到法律：通用=7：3试试。另外也可以考虑把法律数据按难度分层采样，别让模型死磕某类句式，我上次这么干之后日常对话崩得明显少了。

混合加点通用数据吧，你这明显是分布偏了，跟学习率关系不大。

数据配比问题更大，混个10%通用语料马上稳，学习率倒其次。AdamW纯属玄学，差别真不大。

这题我熟，之前微调法律模型也踩过这坑。数据配比的问题更大，2万条垂直语料直接把通用能力冲没了，建议拿10%左右通用指令数据混着训。学习率降到5e-5左右其实不太容易欠拟合，LoRA本身参数少，你试试用cosine衰减。AdamW和Adam在LoRA上差别不大，重点还是得调数据。

说实话你这个现象我太熟了，LoRA吃进特定领域数据后，通用能力被稀释几乎是必然的，不是纯学习率的问题。我建议你先别急着降lr，试试在训练集里混个10%-20%的通用对话数据，像alpaca或者sharegpt那种，给模型留条“退路”。优化器方面AdamW确实会比Adam稳一些，尤其是weight decay设对了，泛化能好一截。另外2万条法律数据跑3个epoch其实有点多，你可以试试1.5个epoch，LoRA本身不需要吃满。

加通用语料混着训吧，我上次也是这么救回来的，学习率倒是其次。

你这个情况太典型了，LoRA最怕的就是学成“法条机器”。我建议先别动学习率，重点查数据配比，2万条法律语料对7B模型来说太偏科了，混个10%-20%的通用对话数据进去会稳很多。优化器方面AdamW确实更稳，尤其在低精度训练下，但你的问题大概率不是优化器造成的。另外可以试试只微调最后几层或者用更大的rank值，有时候局部能力太强是因为低秩矩阵把通用知识挤掉了。

这现象太典型了，先别动学习率，混10%-20%通用语料进去比啥都管用。优化器我倒是觉得差别不大，不如查查数据里是不是法条味太重了。

这情况我也踩过坑，大概率不是单因素。数据配比问题更明显，2万条法律语料全挤进去，模型权重直接偏了，建议按8：2或7：3混些通用指令数据。学习率降到5e-5左右试试，LoRA本来就不需要太高。AdamW和Adam差别不算大，但配合权重衰减确实能稳一点，可以顺手换了。

这情况我也踩过坑，LoRA微调本质就是让模型在特定领域跑偏，你2万条纯法律数据比例太倾斜了，日常对话能力肯定被覆盖。建议先别动学习率，往训练集里混个20%-30%的通用指令数据，比如Alpaca或者日常闲聊的清洗版，效果立竿见影。AdamW和Adam在LoRA这种低参数量场景下差别真没那么玄乎，主要还得看数据分布，你那个降学习率都只是治标。另外可以试试把LoRA的alpha值调低点，比如r=16, alpha=8，让原始权重保留更多，比单纯调学习率更稳。

这问题我踩过一模一样的坑，LoRA吃太饱就会这样。你先别急着动学习率，2万条纯法律数据对7B模型来说太偏科了，建议按3:1或者4:1混入通用对话数据，我上次加了些alpaca清洗版立马就稳了。优化器我倒是觉得AdamW没那么玄乎，主要影响在收敛速度，灾难性遗忘真不是它背锅。你试试把LoRA rank降到16，同时训练时随机抽10%的通用样本做验证，效果可能比调学习率更直接。另外你数据清洗咋处理的？裁判文书里那些“本院认为”的套话会不会也在教模型说废话？

混合通用语料挺管用的，我按3：1加进去立马稳了，AdamW确实比Adam省心。

这问题我踩过一模一样的坑，2万条纯领域数据跑LoRA，日常能力被覆盖太正常了。你先把学习率降到5e-5试试，别怕欠拟合，LoRA本身秩低，领域任务够用了。通用语料必须混，我一般按3:1或者4:1的比例加回原始SFT数据，效果立竿见影。AdamW和Adam差别真没那么玄乎，主要看weight decay，你顺手开了就行，优先级远不如调数据配比。另外建议少跑几个epoch，1-2轮够了，多了必崩。

我之前也踩过这个坑，先别急着降学习率，大概率是数据配比的问题。2万条纯法律语料太偏了，LoRA虽然参数少但照样会把底座带偏，建议混个20%-30%的通用对话数据进去，效果立竿见影。至于AdamW和Adam，体感上AdamW确实更稳，尤其在你这种低数据量的场景下，收敛不容易飘，但别指望它解决遗忘问题。还有个细节，你试试把epoch降到1或者用早停，有时候多跑几轮反而让局部记忆更顽固。

我之前也踩过这个坑，跟你情况几乎一样。后来我把通用语料混到训练集里，比例大概1:5，灾难性遗忘明显缓解了，日常对话能保住。学习率我觉得2e-4确实偏高，1e-4配合warmup可能更稳，但别指望单靠降学习率解决问题。AdamW和Adam差距没那么玄乎，主要是权重衰减对LoRA这种低秩更新更友好，你可以顺手换一下，但别抱太大期待。你数据集里裁判文书占比太高，模型被带偏很正常，试试把法条问答和通用对话混在一起打乱顺序训练。

我之前也踩过这个坑，LoRA微调完专业能力上去了，常识直接归零。你这个情况八成是数据配比失衡，2万条全是法律语料，模型权重被带偏太狠了，建议按5：1或者4：1混点通用对话数据进去，保留原有能力。学习率降到1e-4其实还行，关键是训练轮次别贪多，2个epoch就够了，再久必遗忘。AdamW确实比Adam稳，主要是权重衰减能抑制参数漂移，换一下成本很低，值得试试。另外你可以在训练时冻住底层几层transformer，只调上层，也能缓解全局退化。

说实话你这情况我太熟了，之前调医疗LoRA也这样，日常对话直接变白痴。优先级我觉得先别动学习率，把数据配比调一下，通用语料混个20%-30%进去会立竿见影，纯任务数据太偏了。还有你那个2e-4其实不算高，但3个epoch对7B来说有点多，试着2个epoch加早停看看。AdamW确实比Adam稳一点，尤其权重衰减那块，但别指望它解决遗忘问题，本质还是数据分布的问题。