LoRA微调后灾难性遗忘严重，是学习率太高还是数据集太杂？

这就是典型的灾难性遗忘，跟学习率关系真不大，降lr只是缓解表象。你2万条全是法律垂直语料，模型在这方向过拟合了，通用能力被挤掉很正常。我建议你在训练集里混10%到20%的通用中文指令数据，比如alpaca中文或者自家积累的日常对话，比例可以一点点试。数据配比这块比调lr重要得多，光降lr只会让法律能力也学不透。另外LoRA本身秩和target modules也有影响，r设太大、qkv全挂上更容易覆盖原能力，可以试试只挂q_proj和v_proj，r降到8或者16。AdamW和Adam比，主要是权重衰减解耦后对LoRA这种小参数量更稳，但差距没你想的那么大，别指望换个优化器就解决遗忘。还有个偏方是训练完把LoRA权重和基座做插值，或者用少一点epoch、早点停，你3个epoch可能已经过头了。

法律数据太垂直了，2万条全是同一领域，模型很容易把整个输出空间都往法条那边拉，日常对话崩掉不奇怪。建议掺10%-20%的通用指令数据进去一起训，比一味降学习率管用。另外LoRA只动低秩部分，遗忘一般没全参那么狠，可以试试把rank调小一点或者只挂q、v投影。AdamW和Adam在LoRA场景差别没那么玄学，权重衰减确实能稍微压一下漂移，但别指望靠它解决数据配比的问题。

这个现象挺典型的，2万条全是法律垂直数据，模型基本被你拽到法律分布里去了，日常能力不掉才怪。降学习率只能缓解，治不了根，因为问题出在数据分布上而不是优化器。我自己做过类似的医疗LoRA，后来掺了大概15%的通用指令数据进去，遗忘立马好转很多，你可以先从10%到20%这个比例试。另外3个epoch对LoRA来说其实偏多了，1到2个epoch往往就够，跑太多容易把小模型往窄路上带。AdamW和Adam的差别没你想的那么大，权重衰减对LoRA这种低秩矩阵影响本来就有限，别在这上面花太多精力。倒是可以看看你的target modules是不是只挂了q和v，如果mlp层也加上，容量大了反而更容易过拟合窄领域。法律问答这种任务，其实还可以考虑在推理时用system prompt约束一下场景，让它别到处引法条。

2万条全是法律语料，3个epoch确实容易把模型带偏。我一般会在LoRA训练里掺10%-20%的通用指令数据，哪怕就几千条，对保住日常对话能力效果挺明显。学习率降到1e-4还崩的话，先别急着怀疑优化器，数据配比的问题更大一些。AdamW和Adam区别没传说中那么神，权重衰减方式不同而已，你这情况换优化器大概率治标不治本。

混点通用语料再跑吧，纯法律数据训3轮不崩才怪。

2万条纯法律数据跑3个epoch，这个遗忘程度其实挺正常的，模型被硬生生拽到法律分布里去了。学习率从2e-4降到1e-4有帮助但治标不治本，你真正该动的是数据配比——往训练集里掺10%到20%的通用指令数据，哪怕就是日常对话、百科问答那种，让模型在学法律的同时别把原来的分布忘干净。LoRA本身参数量小，按理说对基座的影响有限，但你全量数据都是同一个领域，低秩矩阵就会往那个方向使劲偏，最后把通用能力挤掉了。另外你查一下是不是把embedding层或者lm_head也加进可训练参数了，这两个一放开遗忘会明显加重，一般只调q_proj、v_proj就够了。AdamW和Adam的差别没传说中那么玄乎，主要差在权重衰减的实现方式上，对遗忘的影响远不如数据配比大，别在这上面纠结。如果掺了通用数据还是崩，可以试试降低LoRA rank或者加dropout，再不行就考虑用LoRA+或者DoRA这类改进方案。

法律数据太单一了，模型很容易把所有输入都往法条上套。建议混10%-20%的通用中文指令数据进去，比例不用太高但效果很明显。学习率1e-4其实还行，我更怀疑是你3个epoch跑多了，LoRA一般1-2个epoch就够，过拟合到法律分布上了。AdamW和Adam在这个场景差别不大，weight decay对LoRA的A/B矩阵影响有限，先别折腾优化器。

法律数据太垂直了，2万条全是裁判文书，模型很容易把“法律腔”当成默认输出模式。建议掺10%-20%的通用指令数据进去，或者用replay的方式每步混一点原始预训练语料，比单纯降lr管用。AdamW和Adam在这个量级上差别不大，weight decay对LoRA那种小参数量影响有限，不用太纠结。另外3个epoch对2万条来说有点多，试试1-2个epoch加早停，过拟合也会加重遗忘。

混点通用数据进去最管用，我上次掺了10%日常对话就好了。