微调Llama3后输出全是乱码，是学习率问题还是分词器没设对？

loss正常但生成崩了这种情况，我猜大概率不是学习率的问题，你调到1e-5还崩就说明方向不对。分词器没加padding确实会导致batch内长度不一致，但更常见的是你推理时忘了把special token加回去，或者model.generate里没设pad_token_id。我之前遇到类似情况是lora没只冻住原模型权重，结果把embedding也训了，输出全是拼接符，你检查下target_modules里有没有误加embedding层。另外你试试推理时用model.config里的pad_token_id手动传一下，或者干脆把tokenizer的padding_side改成left，有时候这比调超参数管用。

loss降但推理崩，大概率不是学习率的问题，2e-4对QLoRA其实挺常见的。我比较怀疑你训练和推理时的chat template没对齐，Llama3有自己的一套special token格式，如果训练时手动拼的prompt跟tokenizer.apply_chat_template不一致，模型学到的就是错位的模式。另外检查下推理时有没有重复加载adapter或者merge方式不对，这种情况也会吐出乱码。建议先用训练集里的一条样本原样跑一遍推理，能复现问题就好排查了。

loss降但输出乱码，八成不是学习率的事，更像是训练和推理的模板没对齐。Llama3有自己的chat template，你训练时如果手动拼的prompt跟推理时用的不一致，模型就等于在答另一道题。另外QLoRA合并权重那步也容易踩坑，adapter没正确merge或者推理时又套了一层lora，都会出这种重复加乱码。建议先把训练样本原样喂进去做一次推理，能复现就基本锁定是格式问题而不是超参。

loss降不代表模型学对了，你这情况大概率是训练时用了padding但推理时没对齐，或者chat template没套对。Llama3的special token和对话格式挺敏感的，QLoRA微调时如果padding side或者attention mask没处理好，模型就会学到一堆无效token。建议先拿训练集里的一条样本直接推理，看输出是不是也乱，如果是那就是数据格式或模板的问题。另外2e-4对LoRA来说偏大，但既然loss降了，先别急着调参，把推理时的tokenizer配置和训练时打印出来对比一下。