LoRA微调后灾难性遗忘严重，是学习率太高还是数据集太杂？

混合通用语料一起训吧，我试过加20%日常对话立马稳了，优化器那点差别真没这么玄乎。

数据配比问题更大，加20%通用语料混着训，比降学习率管用。

数据配比问题更大，混点通用语料进去，学习率倒是其次。AdamW确实比Adam稳，值得换。

我之前也踩过这个坑，LoRA微调完法律能力上去了，但日常对话直接变成法条复读机。你这情况我觉着大概率不是学习率的问题，2e-4对7B来说其实不算激进，降到1e-4还崩说明方向不对。我后来是往训练集里混了大概30%的通用指令数据（就是日常闲聊、百科问答那种），然后再跑一遍，效果立竿见影，日常对话基本恢复正常了。数据配比这块可以试试7:3或者8:2，法律数据占大头，但通用语料得保住模型的底层能力。另外你说得对，AdamW确实比Adam稳一些，它权重衰减那块处理得更干净，LoRA这类参数高效微调里尤其明显，我换了之后loss曲线平滑了不少，不过别指望它单独解决灾难性遗忘。还有个小技巧，你可以试试把LoRA的rank调低一点，比如从64降到32，让模型改动幅度小点，有时候反而能保住通用能力。对了，你2万条数据里重复的裁判文书多不多？我怀疑你清洗得“干净”可能反而把多样性搞没了，如果文本风格太单一，模型很容易过拟合到那种措辞上。

数据配比问题更大，通用语料混个30%能救回来不少，AdamW和Adam差别没那么玄乎。

我之前也遇到过一模一样的情况，日常对话直接变法官口吻，后来发现把通用数据按3:1混进去效果立竿见影。学习率降到8e-5配合warmup反而比一味调低更管用，你可以试试。优化器我个人体感AdamW在LoRA上确实稳一点，但前提是得把weight decay设到0.01以上。

我之前也遇到过类似情况，LoRA微调后领域内变强但通用能力掉得厉害。你降到1e-4还崩的话，可能不是学习率单方面的问题，数据配比嫌疑更大。建议试试按比例混入10%-20%的通用对话数据，比如alpaca或dolly那种，能明显稳住基础能力。至于AdamW，我个人体感比Adam稳一点，尤其在低精度训练下，但不会有翻天覆地的变化，优先调数据别纠结优化器。还有个小技巧，微调时冻结前几层transformer，只训后面几层和注意力，对保全局能力也有帮助。

你这情况我太熟了，LoRA吃进去特定领域后把底座带偏很正常。建议先别动学习率，试试在训练数据里混个20%的通用对话语料，比如alpaca或sharegpt，能明显拉回日常能力。AdamW我实测比Adam稳一点，但差别没到颠覆性的程度，主要还是看数据配比。另外你可以把LoRA的秩调低点试试，比如从64降到32，有时候能减少对原模型的扰动。

我之前也踩过这个坑，LoRA微调完法律倒是专业了，但常识直接归零。感觉你这大概率不是学习率的问题，2e-4对7B来说不算离谱，主要还是数据配比太偏了，2万条全是法律文本，模型权重被带跑太狠。建议你按大概10:1或者20:1的比例混点通用指令数据进去，比如Alpaca或者中文日常闲聊集，效果立竿见影。AdamW和Adam在LoRA这种低秩更新下差距真没那么玄乎，除非你遇到loss震荡，不然不用急着换。还有个小技巧，你可以把LoRA的alpha调低点，比如rank=16时alpha设8，能稍微抑制一下对原分布的偏移。

这情况太典型了，LoRA微调本质就是把模型往专业领域拽，拽太狠了通用能力肯定掉。我建议先别急着降学习率，试试把通用语料按3:7或者4:6跟法律数据混着训，保留一部分基础能力。AdamW确实比Adam稳一点，尤其对LoRA这种低秩更新，但差距没那么玄乎，你先把数据配比调好再说。还有个土办法，训练完拿几个日常问题做验证集，看loss变化随时停，别死磕epoch数。

数据配比问题更大，通用语料至少混30%，学习率倒不是主因。AdamW确实稳一点，但别指望它救全局退化。

通用语料混10%进去，比调学习率管用，我试过效果立竿见影。

说实话你这情况我调RAG的时候也踩过，LoRA吃太饱了确实会这样。我建议先别急着动学习率，把通用语料按3:1或者4:1混进去训，效果比单纯降lr来得直接。AdamW和Adam在7B这种规模上差别真没那么玄乎，我试过几次感觉收敛稳一点但不会解决灾难性遗忘。你那个天气回法条的问题太典型了，本质是模型对指令域的偏好被带偏了，可以试试在loss里对通用样本加权重，或者干脆把通用数据放每个epoch末尾。