微调LLaMA模型loss降不下去，是数据问题还是学习率没调好？

先查数据里重复和套话比例，loss卡1.8八成是数据太脏，rank倒不是首要问题。

loss卡在1.8还开始说套话，这更像是过拟合了，不是学习率的问题。2万条判决书爬下来的数据重复度估计挺高，模型很快就把那些模板句式背下来了。建议先抽一批训练样本看看有多少是“根据相关法律规定”这类车轱辘话，清洗一遍比调rank管用。另外LoRA的rank不用急着加，先试试把epoch降到1，看验证集是不是反而更正常。

2万条数据loss卡1.8挺正常，先查查是不是长文本没截断把有效信息稀释了，rank加到32试试看。

数据估计没清洗干净，判决书里套话太多，模型学到的全是模板。先查查训练集里重复句子占比吧。

2万条判决书和法条问答，数据分布估计挺偏的，套话多、句式单一的话模型很容易学到这种“安全回复”。loss卡1.8不一定全是学习率的事，先看看验证集是不是也这个数，如果train和val都平了，大概率是数据多样性不够。LoRA rank可以试着从8提到32，但更建议先做数据清洗，把超长文本截断、重复问答去掉，再混一点通用中文指令数据进去。另外7B做法律问答本身容量有限，如果清洗完还不行，可能真得考虑换13B或者加点RAG。

先看看验证集是不是也在降，如果验证loss不降反升，那基本就是过拟合了，跟学习率关系不大。

loss卡在1.8还开始说套话，感觉更像是数据的问题而不是学习率。判决书和法条问答对里如果有很多相似模板，模型很容易学到“根据相关法律规定”这种万能开头，然后就不往下走了。你可以先抽几十条训练样本看看，是不是很多回答本身就重复或者太长没截断。LoRA的rank和更大模型先别急着换，把数据去重、控制长度、加点多样性问答再跑一轮，大概率比调参管用。

2万条数据卡在1.8，感觉更像数据本身的问题而不是学习率。判决书那玩意儿又长又绕，很多关键信息藏在中间，模型根本没学到问答的映射，只能学会“根据相关法律规定”这种万能句式。建议先抽几十条训练样本自己看看，是不是很多答案本身就长得差不多、信息量很低。LoRA的rank和更大模型都是后面的事，先把数据质量和格式对齐捋一遍再说。

loss卡在1.8还开始吐套话，这个信号其实挺典型的，不一定是学习率的问题。我去年也拿LoRA微过一个7B做合同问答，情况跟你几乎一样，后来发现是数据里短答案占比太高，模型很快就学会用“根据相关法律规定”这种万能句式去糊弄，因为它在训练集里出现的频率实在太高了。你可以先抽样看看训练集里有多少条答案是以类似模板开头的，如果超过三成，那loss不降基本就是模型找到了偷懒的捷径。另外判决书本身结构重复度很高，两万条里可能大量段落是相似的，模型容易记住表面模式而不是真正学法律推理。排查顺序我建议先看数据，把重复模板和超长样本处理一下，然后再动LoRA的rank，7B做法律问答rank设16或32一般够用了，再大反而容易过拟合。学习率2e-4对LoRA其实不算离谱，但1e-5又太保守，你可以试试5e-5配cosine调度，同时把验证集生成时的重复惩罚调高一点观察效果。换更大模型不是当务之急，先把数据质量和early stopping做好，可能比换模型管用得多。