微调LLaMA-2 7B做垂直领域问答，loss降了但回答全是套话怎么办？

数据里套话占比是不是太高了？模型学到的就是安全回复模式，得把具体建议的样本权重拉上来。

loss降到0.8其实挺能骗人的，我之前做法律问答也遇到过一模一样的坑，训练loss漂亮得不行，一推理全是“建议咨询专业律师”。我后来排查下来大概率是数据格式的问题，你检查一下训练时的target是不是只算在了回答部分，如果prompt部分也参与loss计算，模型会倾向于学那些模板化的安全回复。另外8000条医疗数据里如果“建议就医”这类套话占比高，模型很容易走捷径，它发现输出这些泛泛的话loss也不会太高。还有个可能是LoRA的rank设太小了，垂直领域知识比较密集，r=8或者16可能不够用，试试加到32甚至64。temperature和top_p在这种情况基本没用，因为模型压根没学到具体知识，调采样只是换着花样说套话。建议你先拿几条训练数据直接做推理，看看模型在训练集上能不能复现具体回答，如果训练集上都只会说套话，那肯定是数据或格式出问题了。