用LoRA微调Llama3-8B做中文客服，效果不稳定，是数据问题还是参数问题？

说实话你这个现象我太熟了，之前我拿LoRA调一个垂直领域模型的时候也这样，后来排查了一圈发现数据质量才是大头。你2万条对话看着不少，但如果里面商品名、用户名的实体标注本身就有噪声，比如有的地方写“张三”有的地方写“张先生”，模型学到的映射就是乱的，自然输出就飘。另外LoRA的rank值也很关键，8B模型用8或16可能不够，我试过调到32之后稳定性明显好一截，但也不能再高了，否则容易过拟合训练集。还有个容易忽略的点是训练轮数，你跑了几轮到底是多少？如果超过3个epoch，很可能开始记住训练集里的错误模式了，建议加个early stopping看验证loss。至于胡说八道的问题，我觉得跟基座模型的先验知识也有关系，Llama3中文语料占比本来就低，客服这种指令跟随任务得先做一轮SFT把格式稳住再上LoRA。你可以试着把用户名字都替换成占位符，让模型学会引用而不是记忆，效果会稳定不少。最后想问你用的什么学习率，我看很多人踩过1e-4太高的坑，降到5e-5左右配合warmup会平滑很多。