用LoRA微调Llama3中文能力，效果很差，是数据问题还是我姿势不对？

2万条单轮客服数据太单一了，模型容易学成复读机。试试混10%通用中文语料，rank降到8，epoch减到1先看看。

2万条单轮客服数据太单一了，模型容易学偏，建议掺点通用中文语料，比例大概1：1到1：2试试。

2万条单轮客服对话拿来调中文对话能力，数据分布太窄了，模型很容易过拟合到客服腔调上，答非所问大概率是这个原因。loss降到0.8不降未必是好事，可能已经在小数据集上背答案了。建议先别急着调rank，把通用中文指令数据按1:3到1:5混进去试一版，同时留个验证集看真实泛化，别只盯loss。另外学习率2e-4对LoRA偏高了，试试1e-4甚至5e-5，epoch也别急着跑3轮。

2万条单轮客服数据太单一了，模型容易过拟合到那个套路里，掺点通用中文指令数据试试，比例从1:5开始调。

2万条单轮客服对话做指令微调，其实量不算少，但问题可能出在数据分布太窄了。电商客服的语料风格高度模板化，模型很容易学会那种“亲亲您好呢”的腔调，但通用对话能力反而被带偏，所以你会觉得比原模型还差。loss降到0.8不降了也挺正常，LoRA本身容量有限，rank16对中文这种tokenizer本来就不太友好的语言来说可能偏小，可以试试升到32或64看看。学习率2e-4对LoRA来说有点高了，我一般用1e-4甚至5e-5，训3个epoch容易过拟合到客服腔。灾难性遗忘确实要注意，我一般会混10%-20%的通用中文指令数据，比如alpaca中文版或者bellle，比例太低没效果，太高又学不到你的领域特征。建议你先拿原始Llama3和微调后的模型在同一批测试问题上对比输出，看是格式崩了还是内容崩了，这样好定位。另外检查一下你的prompt模板和训练时是否一致，这个坑很多人踩。