LoRA微调7B模型，loss正常但推理完全胡言乱语，有遇到过的吗？

loss降了但推理崩了这情况我也踩过坑，大概率不是训练本身的问题，而是推理那一步的配置没对齐。你先确认一下推理时用的template跟训练时是不是同一个，Qwen2.5对chat template挺敏感的，用错的话模型看到的prompt结构就完全变了，表现就是答非所问或者复读。还有一种可能是adapter确实没加载成功，LLaMA-Factory导出和推理时的路径容易搞混，可以打印一下模型里有没有lora相关的参数确认下。数据量3k条微调7B其实不算多，如果学习率偏大加上epoch多，很容易把原模型的语言能力带偏，loss低不代表泛化好。建议你把推理时的temperature调低点试试，排除采样导致的重复问题。另外alpaca格式里的instruction和output字段如果跟template不匹配，比如该用human/assistant却用了instruction/response，训练看着正常但推理就废了。可以先用训练集里的一条原样喂进去推理，如果连训练样本都答不对，那基本就是template或者adapter加载的问题了。

大概率是template没对齐，Qwen2.5在LLaMA-Factory里得选qwen那个模板，选错的话训练时loss照样降，但推理chat格式一塌糊涂。我之前也踩过这坑，明明loss降到0.5了，结果输出全是乱码式重复，换了template立马正常。另外建议你推理时确认下adapter真的加载了，可以用peft的merge_and_unload跑一遍对比看看。3k条数据量不算大，rank开到16-32一般够用，重点还是先排查模板和推理脚本。

大概率是template没对上，Qwen2.5在LLaMA-Factory里得选qwen模板，跟alpaca的格式不兼容，训练时loss照样降但模型学的是错的映射。我之前也踩过这坑，换成对应的chat template重新跑一遍就好了。另外推理时确认下adapter真的加载进去了，可以用print_trainable_parameters或者直接对比base模型输出看看差异。3k条数据量不算大，rank设8到16就够了，太大反而容易过拟合。

先看template有没有对齐，Qwen2.5用错模板就会这样，loss降了但模型没学到东西。

loss降了但推理崩，八成是template没对上。Qwen2.5有自己的chat template，你要是用alpaca格式训练却拿默认template推理，模型看到的prompt分布完全变了，不胡言乱语才怪。另外检查下推理时adapter是不是真加载了，LLaMA-Factory有时候export完忘了merge。我之前也踩过这个坑，换成qwen的template重新训一遍就好了。