微调Llama3做代码生成，loss降了但生成质量反而变差？

我之前调代码模型也踩过这个坑，loss好看不一定代表生成质量好，尤其你那个模板把注释当输出，模型很可能把注意力放在学注释措辞上了，代码结构反而没抓住。建议你试试把输入输出反过来，或者干脆用代码到代码的格式，比如函数体到函数签名，让模型被迫学语法逻辑。LoRA rank 16对8B来说其实够用，但lr 2e-4可能偏高，可以降到1e-4看看稳定性。另外冻结embedding层确实有效，我之前这么干之后缩进和变量命名问题明显少了，你可以优先试这个。

我最近也踩过类似的坑，问题大概率不在LoRA rank上，而是数据模板把模型带偏了。你让模型学“###输入代码###输出注释”，它可能真把注释当成了主要输出目标，代码反而成了噪声。建议试试把模板倒过来，或者直接用纯代码片段做next token prediction，别加额外标记。另外，生成时检查一下temperature和top_p，微调后采样参数可能要重新调，基座能用的参数微调后不一定合适。冻结embedding层我试过，对代码任务影响不大，可以先不折腾这个。