用LoRA微调LLaMA模型后推理结果全是乱码，是学习率问题还是分词器没对齐？

base模型正常但微调后崩，基本能排除分词器本身的问题，更可能是训练时label没对齐或者padding token参与了loss计算。你检查下数据预处理里labels是不是把padding部分设成了-100，不然模型会学着生成一堆填充符。另外LoRA的target_modules如果只挂了q和v，法律这种长文本任务可能欠拟合，试试把k、o和gate也加上。我上次遇到类似乱码，最后发现是gradient accumulation和batch size配比不对，导致实际学习率被放大了好几倍。

检查下推理时是不是没把LoRA权重merge进去，base正常但微调后崩，八成是加载方式不对。

base模型正常说明tokenizer没问题，乱码大概率是LoRA权重在推理时没正确合并或加载。你试过用merge_and_unload()把适配器融进基座再推理吗？另外训练loss降到0.8但输出崩，很可能是target_modules只选了q_proj和v_proj，法律领域这种长文本任务建议把k_proj、o_proj也加上，不然注意力层学偏了。还有检查下推理时的prompt格式跟训练时是否完全一致，少个空格或换行都可能让LoRA输出跑飞。

是不是只训了LoRA权重但推理时没merge或者加载错了？base正常说明分词器没问题，大概率是权重对不上。

试试先合并LoRA权重再推理，peft直接加载有时会出错，我之前也踩过这坑。

训练loss降到0.8但推理乱码，这基本说明模型在过拟合或者学崩了，不是单纯的分词器问题。我之前用LLaMA-2跑中文LoRA也踩过类似的坑，后来发现是target_modules只设了q_proj和v_proj，中文任务这样容易把语义空间搞乱，建议把k_proj和o_proj也加上试试。另外你用的法律文书数据量是不是不大？数据少加上rank开太大，模型很容易记住噪声然后生成时彻底失控。还有一个隐蔽的点是LLaMA-2的pad_token默认等于unk_token，训练时attention mask可能没正确处理padding位置，这个也会让推理输出飘掉。

loss能降到0.8但推理乱码，感觉更像是target modules没设对，你LoRA是只挂了q_proj和v_proj吗？法律摘要这种任务建议把k_proj、o_proj还有gate/up/down全加上试试，不然容量不够模型会往奇怪的方向漂。另外训练时prompt模板和推理时不一致也很容易崩，尤其是special token的位置。我之前遇到过类似的，最后发现是保存adapter时没合并好，你试试load完adapter后打印几个生成的token id看看是不是正常的中文编码。

base模型正常、微调后才崩，基本可以排除tokenizer本身的问题，更像是训练目标或者生成配置上出了岔子。loss能到0.8其实挺可疑的，法律文书摘要这种任务不太可能压这么低，除非你的标签里混进了大量padding或者重复文本，模型在学怎么复读。那堆“^”和“?”很像是模型在贪心解码时反复吐出低概率的碎片token，越滚越偏。建议先别动学习率，把生成参数固定成do_sample=False、repetition_penalty=1.0，再看输出是不是还乱，这样能区分是训练坏了还是解码坏了。另外确认一下训练时是不是把labels里的pad token也算了loss，peft默认不帮你屏蔽，这个坑我踩过，loss会假性下降，实际学了个寂寞。还有个容易忽略的点，LLaMA-2的tokenizer在中文上本来就比较碎，如果你训练数据里中英混排严重，LoRA只学了几个attention层，很容易把中文嵌入空间带偏。你可以试试只对q_proj和v_proj加LoRA，别把mlp也挂上，rank给16就够了，先跑个200步看看生成是不是还带“^”。

生成参数是不是默认没改，temperature调低点试试，乱码经常是采样炸了。