用LoRA微调LLaMA-3后输出全是乱码，是学习率太高还是数据问题？

loss降到1.2但输出崩了，大概率不是学习率的事，更像是数据格式或者target模块没设对。你检查下训练时labels是不是只对答案部分算loss？如果连问题带答案一起算，模型学出来的就是拼接逻辑，推理时自然乱。另外几千条数据3个epoch可能过拟合了，loss低不代表生成质量好。建议先拿20条训练样本做推理对比，看是不是在复读训练集，如果是就减epoch或者加dropout。

重复“嗯嗯嗯”这种一般是训练数据里有大量类似短回复，模型学到了复制模式。先别急着调参，拿几条训练样本手动推理看看，排除下tokenizer是不是把中文切碎了。另外LoRA的target_modules确认下有没有覆盖到q_proj和v_proj，只挂部分层的话中文能力基本激活不起来。我上次用alpaca格式模板，中文任务不加eos token就老出这毛病。

loss降到1.2还输出乱码，大概率不是学习率的问题了，更像数据本身有毛病。你爬的问答对里是不是混了不少重复样本或者格式残缺的？模型可能学会了“只要输出类似训练集里的片段就能降loss”，所以推理时就在那儿拼凑。建议先抽几十条训练数据肉眼过一遍，重点看问答边界是不是清晰、有没有奇怪的符号。另外中文法律领域LLaMA-3本身底子就弱，LoRA rank=8可能容量也不够，可以试试调大rank或者混一点通用中文指令数据进去。

先查数据吧，八成是训练集里混了太多重复样本，模型直接学成复读机了。

loss降到1.2还输出乱码，感觉更像是数据格式的问题，不是学习率。你检查过训练时的label是不是把prompt部分也算了loss吗？如果label没做mask，模型会去学怎么生成问题而不只是答案，推理时就容易卡在重复模式里。中文法律数据几千条其实不算多，rank=8可能也偏小，但先别急着调参，拿几条训练样本原样喂给模型看看能不能复现出正常回答，能的话就是训练配置的锅。

这个现象挺典型的，loss降不代表生成正常，很多时候是模型在死记硬背训练集。先别急着调参，把推理时的prompt格式跟训练时对齐一下，LLaMA-3的chat template很容易踩坑，格式不对输出就会崩。另外几千条数据对法律问答来说偏少，重复“嗯嗯嗯”多半是过拟合加上解码策略问题，试试调低temperature、加repetition penalty看看。中文分词基本不用太担心，LLaMA-3的tokenizer对中文虽然碎但能用，重点还是数据和模板。

loss降到1.2还输出“嗯嗯嗯”，大概率不是学习率的事，更像是数据格式或者chat template没对齐。你检查下训练时的prompt是不是用了Llama-3的special token，推理时又忘了加同样的模板，这种错位很容易让模型只会续写乱码。另外几千条法律问答对LoRA来说偏少，rank=8可能也压不住，建议先把训练集里的回答单独抽出来做一次base model推理，看它本身会不会重复，排除下模型问题。中文分词一般不用太担心，Llama-3的tokenizer对中文虽然碎但够用，重点还是看数据里有没有大量重复或截断的样本。