LoRA微调后模型变“笨”了，是学习率问题还是数据集太小？

5000条函数级样本对7B模型来说确实偏少，而且函数级代码往往缺少上下文依赖，模型很容易记住表面模式而不是学会补全逻辑。你loss降得快但推理退化，我第一反应是数据分布太窄加上epoch过多，3个epoch在这么小的数据集上大概率已经过拟合了。学习率从1e-4到5e-5、秩8到16这些调整其实都是在过拟合框架内打转，换汤不换药。想区分灾难性遗忘和过拟合，可以拿基座模型在通用代码评测集上跑一遍，再拿微调后的跑一遍，如果通用能力掉得厉害那就是遗忘，如果训练集上表现好但留出的验证集也差那就是过拟合。另外建议你把数据集扩到2万条以上，混入一些通用代码语料做replay，比例大概1:4左右，能明显缓解退化。LoRA本身秩不用太大，8通常够用，关键还是数据质量和多样性，代码补全这种任务函数级样本太碎了，最好带上文件级上下文。

5000条函数级样本对7B模型来说确实有点少，而且你只训了3个epoch，loss降得快大概率是在背数据而不是学能力。我建议先把数据量补到2万条以上，同时混入10%左右的通用语料防止遗忘。至于定位问题，你可以拿微调前的模型在同样评测集上跑一遍，如果基座本身就不行那是数据锅，如果基座OK但微调后崩了，那多半是过拟合加灾难性遗忘一起犯了。

5000条函数级样本对7B模型来说确实偏少，尤其代码补全这种需要理解上下文结构的任务，很容易让LoRA学成“鹦鹉学舌”式的模式匹配。你loss降得快但推理退化，我第一反应是数据里可能混了不少低质量或风格不统一的注释，模型把冗余表达当成了正确范式。学习率从1e-4降到5e-5方向对，但秩调大反而可能放大过拟合，试试rank=4或8配合target_modules只加q_proj和v_proj，别全挂。判断灾难性遗忘可以拿基座模型在原始评测集上跑一遍，对比微调后同一批样本的生成分布，如果通用能力掉得比代码任务还狠，那基本是遗忘而非过拟合。过拟合的话训练loss还在降但验证loss抬头，或者你留出的那部分代码补全验证集上BLEU/编辑距离明显变差。我一般会先冻结一部分层再微调，或者加个很小的dropout在LoRA层里，能缓解这种“变笨”的感觉。另外检查下tokenizer有没有在函数边界截断，样本被切碎也会让模型输出语法错乱。

5000条确实少了点，先查查数据里有没有大量重复或低质样本，比调参更值得。

5000条确实少了点，先查查数据里有没有大量重复或低质样本吧。

5000条做代码补全确实偏少，而且函数级样本如果质量参差，模型很容易学到一堆注释模板而不是真逻辑。我建议你先别急着调参，拿个几十条干净样本过拟合一下，如果连这些都学不好，那就是数据或格式有问题。至于遗忘还是过拟合，可以对比微调前后在通用任务上的表现，掉得厉害多半是遗忘，训练集loss很低但验证集崩了就是过拟合。

5000条函数级样本对7B模型来说确实偏少，尤其是代码补全这种需要强结构一致性的任务，模型很容易记住表面模式而不是真正学会补全逻辑。我遇到过类似情况，loss降得快不代表泛化好，反而可能是模型在死记硬背你那批样本的写法。你说的快速排序输出冗余注释和语法错误，听起来更像是数据里本身就有不少带大量注释或者风格不统一的代码，模型把这些噪声也学进去了。学习率从1e-4降到5e-5方向是对的，但LoRA的秩调到16未必有帮助，秩太高在小数据集上反而更容易过拟合。想区分灾难性遗忘和过拟合，可以拿基座模型在你自己的评测集上跑一遍作为基线，如果微调后连基座原本能做对的简单题都错了，那更偏向遗忘；如果只是你那5000条覆盖的题型变好、其他题型崩了，那基本就是过拟合加数据分布太窄。建议先别急着调参，把数据清洗一遍，去掉重复和风格差异过大的样本，再混入一些通用代码指令数据做回放，通常比单纯改学习率管用。

5000条函数级样本对代码补全来说确实有点紧，尤其你只训了3个epoch loss就降得很快，我第一反应是数据分布太窄导致模型过拟合了那批样本的写法。写快排输出冗余注释和语法错误，很像是模型在硬套训练集里的注释模板，而不是真的理解任务。学习率和秩的调整空间其实没想象中那么大，1e-4到5e-5这个区间对LoRA来说都算正常，换秩带来的差异往往被数据问题掩盖了。定位灾难性遗忘的话，你可以拿基座模型和微调后的模型在同一批通用任务上跑个对比，如果基座本来会的现在不会了，那就是遗忘；如果只是你那个评测集掉点但通用能力没变，更可能是过拟合或者评测集跟训练集分布不匹配。另外建议查一下训练数据里有没有大量重复或低质量的函数，LoRA对噪声数据比全量微调更敏感。可以试试先冻结一部分层或者用更小的秩跑个消融，看退化到底来自哪。