微调后的模型变笨了，怎么保住原有能力不遗忘？

试试在LoRA里加上gate_proj和down_proj，光调q v对通用能力影响挺大的。

我也遇到过类似情况，Llama-3-8B微调后通用能力掉得厉害，尤其数学和逻辑题。你试过把LoRA的target modules从默认的q,v扩展到所有线性层吗？我后来加上k,o和FFN层，领域效果没降，通用能力反而稳了不少。另外学习率2e-4对LoRA来说偏高了，我一般用1e-4甚至5e-5，配合cosine调度和warmup，3个epoch有点多，1-2个epoch通常就够。混通用数据是对的，但比例可以再拉高到30%-40%，而且最好混原始预训练语料而不是alpaca格式的指令数据，因为alpaca本身会改变模型的输出分布。还有个偏方是训练完做一次模型融合，把微调后的LoRA权重和原始权重按0.7/0.3插值，能明显找回通用能力。数据格式其实影响没那么大，关键还是数据分布和训练强度。你可以先试试只训1个epoch加target modules全量，应该能看到变化。

LoRA rank调小点试试，16可能太高了，我8就够用，遗忘会轻不少。

LoRA的target modules确实挺关键，你只调q_proj和v_proj试试，别全挂上去，全量target反而容易把原能力带偏。rank=16配alpha=32有点猛了，试试alpha降到16或者rank砍到8，学习率1e-4跑2个epoch就够。混通用数据的话别只混alpaca，加点预训练语料比如wiki或者c4的片段，比例拉到30%左右。还有个偏方是训练完把LoRA权重和base做插值，或者用低秩适配器做权重衰减，能拉回来一些通用能力。

试试调低LoRA的rank到8，再解冻mlp层一起微调，我这么干遗忘少很多。

LoRA的target modules确实挺关键的，你试试把q_proj、k_proj、v_proj、o_proj都加上，别只挂q和v，attention输出层动了对通用能力影响会小一些。另外3个epoch可能已经过拟合领域数据了，我一般1-2个epoch就停，再多真的会忘。还有个小技巧是LoRA权重别直接merge，推理时单独加载，想切回通用能力直接关掉adapter就行。

我之前也踩过差不多的坑，Llama-3-8B做LoRA微调确实容易把通用能力带偏。你试试把target modules从默认的q,v扩展到q,k,v,o加上gate,up,down，让模型有更多可调参数去吸收新知识，反而对原始权重的扰动更分散，遗忘会轻一些。学习率2e-4对LoRA来说其实偏高了，我一般用5e-5到1e-4，3个epoch也多了点，1-2个epoch通常就够，早点停能保住更多通用能力。混预训练数据这块我觉得比混通用SFT数据更管用，拿1:5甚至1:10的比例掺一些原始语料进去，对维持语言模型的底子帮助挺明显。alpaca格式本身不是遗忘的主因，但如果你领域数据全是短问答，模型容易过拟合到那种句式，换成更接近预训练文本的格式会有改善。还有个偏方是训练完把LoRA权重和base做一次插值，或者用低rank比如8试试，效果不一定差但遗忘会小。真要说的话，垂直领域微调本来就是在能力和泛化之间做trade-off，别指望完全无损，能接受掉一点通用分换任务大涨就值了。