微调Llama3把自己的数据格式搞错了，loss不降反升正常吗？

我之前也踩过类似的坑，loss不降反升大概率不是量化精度的问题，4bit+LoRA在微调任务里很成熟了，不至于带崩训练。你提到input字段大量为空，这其实挺致命的，Alpaca格式里空input的样本模型会学到一种“忽略输入”的坏习惯，尤其是中文法律文本本身长句多，空字段会让attention分布很乱。建议你先把空input的样本要么过滤掉，要么统一改成类似“请根据以下案情回答”这种占位符，看看loss能不能稳住。

另外你只跑了1个epoch，lr还是2e-4，对于LoRA来说这个学习率偏高了，尤其数据本身有噪声（爬来的判例格式不统一），前期loss升高也可能是模型在努力适应分布但步子迈太大，可以试试降到1e-4甚至5e-5，然后观察前200步的走势。eos_token确实要加，但更关键的是你处理数据时有没有把原始文本里的换行、标点做清洗？如果原判例里有大量制表符或乱码，模型会在token层面学到一些奇怪模式，导致loss震荡。

还有一个细节，你参考的Alpaca教程多半是英文场景，中文分词后token数量更长，context长度如果没设够，截断后很多问答对后半段是坏的，模型被迫去拟合残缺句子。建议你检查下每条的token长度分布，把超过512的样本单独处理，或者用分组打包的方式。最后，如果数据实在难整理，可以先用纯净的通用中文指令数据跑一个baseline，确认你的训练管线没问题，再换自己的数据，这样能隔离是代码bug还是数据本身的问题。

空input确实容易让模型乱学，建议把instruction和input拼接好再试，另外检查下有没有加eos。

loss不降反升大概率是格式问题，空input字段试试直接删掉或换纯文本模板，跟量化关系不大。

这loss不降反升大概率是格式问题，空input加缺eos确实会带偏模型，先补上<|endoftext|>再跑个短epoch试试。

loss涨到1.8还真挺典型的，我前阵子拿Qwen做类似的法律问答微调也踩过这个坑。先说eos_token，Alpaca格式的模板里如果没在output结尾拼上eos，模型根本不知道啥时候该停，训练信号会一直往外扩，loss不降很常见。空input本身不一定会搞乱，但你的模板得统一，比如input为空时干脆别留那一行，或者固定填个占位符，不然同一条数据每次tokenize出来的结构都在变。4bit量化加LoRA确实会有点影响，但一般不至于让loss反向跑，更多是收敛慢、波动大，所以问题大概率还是在数据侧。2万条判例爬来的数据，质量参差是常态，很多问答对可能本身就是模型学不动的噪声，建议先抽几十条手动过一遍。学习率2e-4对LoRA来说偏高了点，你可以降到1e-4甚至5e-5试试，再配合warmup看曲线。还有一点，判例原文很长的话，截断策略要检查，别把output给截没了只剩instruction，那loss必涨。