跑通LLaMA3微调后整个人懵了，到底该用LoRA还是全量？

乱码大概率是tokenizer没对齐或lora没merge，先试试把lr降到5e-5，rank拉到32，target_modules全上q/k/v/o。

lr确实高了，试试1e-4加warmup，rank 16够用，重点检查target modules别漏了q_proj和v_proj。

乱码八成是lr太高了，降到2e-5试试，rank16跑代码生成够用。

说实话你这个现象挺典型的，LoRA在代码生成这种任务上确实容易“学了个寂寞”，7B全量微调两张4090用bf16加梯度检查点其实能挤进去，就是慢点。我之前试过rank设32、alpha翻倍，效果比16要好不少，但关键还是得看target_modules，最好把q_proj和k_proj、v_proj、o_proj全加上，别只挑一两个。另外2e-4对LoRA确实偏高，我一般降到5e-5再配合warmup，loss曲线会更稳，乱码大概率是学习率冲过头了。

你要是实在不想动全量，可以试试把LoRA的dropout调到0.1，然后只训练最后几层，或者混合用8bit的base模型加4bit的LoRA，能省不少显存。不过说实话，代码生成这种对逻辑一致性要求高的，LoRA的表示能力有时候就是不够，尤其你数据量不大的时候，不如直接用QLoRA跑全参数微调（虽然名义上是LoRA但实质更接近全量），我最近就在这么干。

说实话你这个问题我踩过一模一样的坑，7B在两张4090上全量微调不是不行，但得用zero3加梯度检查点，batch size会小得可怜，实际效果未必比LoRA强多少。你loss能降到0.8说明训练本身没崩，问题大概率出在target modules和rank的搭配上，我建议把q_proj和v_proj换成全部linear层试试，尤其是code generation这种任务，attention和mlp的权重都很关键。rank16其实不算低，但alpha32配lr2e-4确实偏激进了，我一般alpha直接设成rank的两倍，lr降到5e-5左右，还可以加个warmup ratio到0.1，不然前期权重扰动太大容易把预训练分布冲歪。另外你提到偶尔输出乱码，我怀疑是tokenizer的padding和truncation配置有问题，检查下max length是不是设太短了，或者dataset里有没有空样本，这个比rank更影响生成质量。混合精度的话，bf16比fp16稳很多，尤其在4090上，loss波动会小不少。最后建议你可以先拿一个1000条的subset跑一版，对比下基座和微调后模型在同一个prompt上的logits分布，这样能快速定位是数据适配问题还是训练参数问题。

说实话你这个loss看着挺正常，但生成乱码大概率不是rank和lr的问题，先查下tokenizer的padding和截断设置，CodeAlpaca里很多样本长度不齐，容易让模型学到乱对齐。
另外7B全量在双4090上其实能跑，用deepspeed zero2加梯度累积，batch凑到32，效果绝对比LoRA稳，就是调参麻烦点。
LoRA的话我建议rank先降到8，lr改成1e-4，然后target_modules别全选，只加q_proj和v_proj试试，很多代码任务对attention的改动太激进反而会崩。
你还可以对比下只用LoRA训练后，base模型加adapter的生成和原版base的差异，如果差异太大基本就是过拟合了，减少epoch到2个看看。

乱码大概率是tokenizer没对齐或lr太高，试试1e-4加warmup，rank32起步更稳。

同款配置踩过坑，你这个问题大概率不是rank和lr的锅，而是target_modules没覆盖全。7B模型里attention和mlp的linear层都得打上，只改默认的q_proj和v_proj会漏掉一大半参数，我当初加全了loss直接从0.9掉到0.6。另外2e-4对LoRA来说确实偏高，尤其code这类任务，降到1e-4配合warmup会稳很多，乱码八成是lr太大导致某些层更新崩了。全量微调两张4090跑7B得用序列并行加梯度检查点，batch size会小得可怜，实际效果未必比调好的LoRA强，而且你loss能到0.8说明收敛方向没问题，大概率是推理时temperature和top_p没调，微调后的分布更尖锐，用原版采样参数就会出乱码。建议先试rank32，alpha=rank*2，然后target_modules换成“all”，最后把eval时的temperature降到0.1看看输出。还有个坑是CodeAlpaca本身质量一般，有些样本标签是错的，跑完可以拿HumanEval子集单独验证一下，别只看loss。