微调后的模型总爱重复句子，是数据问题还是参数没调好？

3个epoch对几千条数据来说确实有点多了，尤其是LoRA这种低秩适配，很容易在后期把模型往训练集分布上拽，重复生成很多时候就是过拟合的一个典型信号。你可以先看看训练loss曲线，如果第2个epoch之后还在明显下降但验证集已经不动甚至变差，那基本就是过拟合了。学习率5e-5对LoRA来说不算特别离谱，但配合3个epoch就容易出问题，我一般会先降到1e-4以下再试，同时把epoch压到1到2之间看看重复是否缓解。另外alpha和rank的配比也值得查一下，rank16配alpha32是常见默认，但如果alpha设得过大，LoRA更新的幅度会被放大，也可能加剧这种退化。温度调到0.6有用说明模型本身分布已经偏尖锐了，可以再配合top-p或者repetition penalty临时压一下，但那只是遮症状。真要定位的话，建议先固定其他变量，只改epoch和alpha各跑一轮对比，基本就能看出是哪个在作怪。

重复生成这事我踩过好几次坑，感觉你描述的现象更像是解码策略和过拟合叠加出来的。温度降到0.6能缓解，说明模型本身分布没崩，只是高概率token被锁死了。你可以先加个repetition penalty试试，1.1到1.2之间，同时把no_repeat_ngram_size设成3或4，很多时候立马就正常了。但别急着只靠惩罚掩盖问题，3个epoch对几千条数据来说确实偏多，LoRA虽然参数量小，过拟合起来一样会让输出变得死板。我建议你先跑1个epoch看看验证集loss，如果第2个epoch就开始回升，那就直接减到1到2个epoch。学习率5e-5对LoRA来说不算离谱，但如果你用的是rank 16加默认alpha 16，实际缩放比是1，可以试着把alpha降到8或者把rank提到32再对比。另外检查一下训练时是不是没加EOS token或者padding侧设置有问题，这个也会导致模型不知道什么时候停。排查顺序我一般先看验证集loss曲线，再调解码参数，最后才动LoRA结构，这样最省时间。

3个epoch对几千条数据来说确实容易过拟合，重复生成基本就是模型在死记硬背训练样本的典型表现。建议先降到1个epoch试试，同时把LoRA的alpha调到32左右，让适配器更新更克制些。另外5e-5的学习率对LoRA来说偏高了，可以试试1e-5到2e-5，配合cosine调度会稳很多。排查顺序我一般先看epoch和lr，这俩调完还重复再动rank。

这种整句重复我之前也踩过，当时第一反应也是怀疑数据，后来发现根子往往在解码和训练配置的叠加效应上。你温度降到0.6有缓解但没根治，说明模型本身已经学到了某种“复读”倾向，光靠采样参数压不住。我建议先别急着动LoRA的rank和alpha，把epoch降到1到2试试，7B模型几千条数据跑3个epoch很容易过拟合，过拟合的典型表现之一就是输出退化、反复吐同样的片段。另外学习率5e-5对LoRA来说偏高了，尤其rank才16，可以降到1e-5到2e-5再跑一轮对比。还有个容易被忽略的点是重复惩罚和no_repeat_ngram_size，推理时加上能立刻判断到底是训练问题还是解码问题。如果加了重复惩罚就正常了，那基本是解码阶段的锅，训练没大毛病。排查顺序我会先固定解码参数看训练轮次的影响，再回去调学习率和rank，这样变量少一点不容易把自己绕晕。

3个epoch对几千条数据来说确实容易过拟合，模型学会偷懒复制上下文了。我遇到类似情况一般先降到1-2个epoch试试，同时把学习率调到1e-5或2e-5，5e-5对LoRA来说偏高了。另外可以加一点repetition penalty，推理时设个1.1左右，比单纯降温度管用。LoRA的alpha一般设rank的两倍，16的话alpha给32，这个配比不对也会影响稳定性。

先查repeat_penalty，再降epoch到2试试，学习率5e-5对LoRA有点高。

重复到“根据您的问题，根据您的问题”这种程度，基本可以排除单纯温度的问题了，降温度只是缓解表面症状。我第一反应是训练轮次可能偏多，几千条数据跑3个epoch对7B模型来说很容易过拟合，尤其LoRA本身参数量小、更容易记住训练集里的句式模板。你可以先拿一个epoch的checkpoint对比下，如果重复明显减少，那大概率就是过拟合导致的退化。学习率5e-5对LoRA来说确实偏高了一点，我一般会从1e-4往上试，但这个值配合rank 16和3个epoch，容易让模型在后期把注意力锁死在少数高频模式上。另外alpha你好像没提，如果alpha默认等于rank或者设得偏大，缩放系数会让更新幅度更激进，也可以试着把alpha调到rank的一半看看。还有个容易被忽略的点是推理时的repetition penalty，先临时加上1.1到1.2试试，能快速判断是生成策略还是模型本身的问题。排查顺序我建议先固定推理参数、换不同epoch的权重做对比，再回头调LoRA的rank和alpha，这样比一上来就改训练超参要省事很多。

重复到“根据您的问题，根据您的问题”这种程度，感觉更像是训练时注意力模式被带偏了，而不是单纯温度能压住的。7B模型跑3个epoch确实有点多，尤其数据量只有几千条，过拟合的概率不小，模型可能把某些句式当成了万能开头。我自己的经验是先把epoch降到1或者2，同时把学习率砍到1e-5到2e-5之间试试，5e-5对LoRA来说偏高了，容易让模型在领域数据上“用力过猛”。另外LoRA的alpha如果没调，默认等于rank的话，缩放系数就是1，但有些框架默认alpha是16，rank16等于没放大，可以检查下配置。还有个小技巧是推理时加repetition penalty，1.1到1.2左右，能救急但不治本。排查顺序我一般先降学习率再减epoch，最后才动rank和alpha，因为前两个改动成本最低。你训练时loss曲线有没有突然掉得很低然后平掉？如果有，那基本就是过拟合没跑了。

我也遇到过类似情况，7B模型微调后重复，最后发现是epoch跑多了过拟合。你试试减到1-2个epoch，学习率降到1e-5或2e-5看看。LoRA的alpha一般设rank的两倍，16的话alpha给32比较稳。温度调低只是掩盖问题，根本还是训练配置的事。

我也遇到过类似情况，7B模型LoRA微调后重复输出。我的经验是优先看学习率，5e-5对LoRA来说偏高了，试试降到1e-5或2e-5，通常能明显缓解。另外3个epoch在几千条数据上确实容易过拟合，可以跑1-2个epoch对比下验证集loss。重复惩罚参数也可以加上，推理时设1.1-1.2试试，比单纯降温度管用。