微调模型踩坑实录：这几招让你少走半年弯路 🛤️
兄弟们，最近搞了几个大模型微调项目，从LLaMA到Qwen都试了一遍。今天不扯虚的，直接上干货。先说数据预处理，这步翻车率最高。别直接用原始语料喂进去，先做清洗：去重、去噪、规范格式。我试过拿一堆脏数据跑LoRA，结果模型输出一堆乱码，浪费了三天算力。建议用jsonl格式，每条数据都要保证“instruction+input+output”结构清晰，尤其是指令遵循任务，指令写得越具体，效果越好。
然后说超参数。很多人上来就搞大学习率，觉得收敛快，结果loss直接炸飞。我一般从1e-5起步，用cosine调度，配合warmup。batch size别贪大，显存不够就梯度累积。还有，微调层数别全开，先用少量层试水，收敛慢了再逐步放开。比如Qwen-7B，我固定前12层，只调后20层，效果稳得很。
最后，验证集必须有。别信训练集loss下降就完事了，搞个held-out测试集，跑几个样本看看生成质量。我上周调一个代码生成模型，训练loss降到0.2，结果输出全是乱码，一查是过拟合了。
你们微调时踩过哪些坑？数据量不够还是模型发散？来评论区聊聊，没准能救一个算一个。🤔
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