### examples/train_lora/llama3_lora_eval.yaml
### model
model_name_or_path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
adapter_name_or_path: saves/llama3-8b/lora/sft # 可选项

### method
finetuning_type: lora

### dataset
task: mmlu_test # mmlu_test, ceval_validation, cmmlu_test
template: fewshot
lang: en
n_shot: 5

### output
save_dir: saves/llama3-8b/lora/eval

### eval
batch_size: 4

这份配置文件是用于 LLaMA-Factory（或类似工具）中对 LLaMA3-8B 模型使用 LoRA 方法进行评估（evaluation） 的 YAML 配置文件。

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✅ model 模块

model_name_or_path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
adapter_name_or_path: saves/llama3-8b/lora/sft # 可选项

• model_name_or_path：预训练模型的路径或 HuggingFace 上的模型名称，这里指定的是 Meta 的 LLaMA-3 8B Instruct 版本。

• adapter_name_or_path：LoRA 微调之后的 adapter 权重路径（可选）。用于加载之前训练好的 LoRA 权重进行评估。如果不设置，就只会用 base 模型评估。

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✅ method 模块

finetuning_type: lora

• finetuning_type：指定所使用的微调方法是 LoRA（Low-Rank Adaptation）。这说明评估时会加载并使用 LoRA 插入模块。

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✅ dataset 模块

task: mmlu_test # mmlu_test, ceval_validation, cmmlu_test
template: fewshot
lang: en
n_shot: 5

• task：评估使用的任务，这里是 mmlu_test，即衡量大模型常识、逻辑、学术等方面的能力的 MMLU 测试集。

• template：提示模板格式为 fewshot，即 few-shot prompting（少样本提示）。

• lang：数据集语言是英文（en）。

• n_shot：few-shot 的样本数量，每个问题前面给出 5 个示例作为提示。

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✅ output 模块

save_dir: saves/llama3-8b/lora/eval

• save_dir：评估结果将保存在这个目录下。

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✅ eval 模块

batch_size: 4

• batch_size：评估时使用的批大小为 4，取决于显存大小和模型规模。

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🔍 总结

该配置文件的作用是：

使用已经 LoRA 微调好的 LLaMA3-8B-Instruct 模型（包括 adapter），加载 MMLU 测试集 进行 5-shot 评估，结果保存到 saves/llama3-8b/lora/eval，每次评估处理 4 条样本。

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如果后续要评估其他任务（比如 ceval_validation 或 cmmlu_test），只需要更改 task 字段即

一些疑问

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🔍 一、配置文件中没有显式写“数据集路径”是为什么？

这是因为：

✅ task: mmlu_test

这个字段并不是随意填写的，而是框架（比如 LLaMA-Factory）内部预定义好的任务名称。比如：

task 字段值	对应评估数据集	是否内置	常见用途
mmlu_test	MMLU测试集	✅ 是	多学科常识推理能力评估
ceval_validation	CEval 验证集	✅ 是	中文考试题目评估（如公务员考试）
cmmlu_test	中文版MMLU	✅ 是	中文多领域评估

🔸框架会自动下载/加载这些内置任务的数据集并格式化，无需用户自己指定路径。

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📘 二、评估是怎么进行的？

评估流程如下：

1. 加载 base 模型：比如 meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。

2. 加载 adapter（如果指定）：这就是 LoRA 的权重（后面详细解释）。

3. 加载数据集（根据 task 自动加载）

4. 构造 few-shot prompt：根据 n_shot=5 和 template: fewshot，自动拼接5个示例+测试题。

5. 模型推理：根据 Prompt 输出结果。

6. 打分：框架会自动根据答案计算准确率（Accuracy）。

👉 整个过程由框架自动完成，用户只需要配置 task 和模板即可，非常方便。

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🧩 三、什么是 LoRA？Adapter 又是什么？

💡1. 什么是 LoRA？

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调方法：

• 它不改动原始大模型的参数。

• 而是插入少量可训练的“低秩矩阵”模块（adapter），只训练这些模块。

• 微调完成后，保存的只是这部分小权重，称为 LoRA adapter。

🔧 原始模型 + adapter → 微调后模型

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💡2. 什么是 adapter？

在这里：

• adapter 是微调生成的 LoRA 插件权重。

• 它是训练好的 差分权重（即 delta），并不能单独使用，需要配合原模型一起加载。

• 通常是一个小文件夹，里面是 adapter_config.json 和 adapter_model.bin 等。

adapter_name_or_path: saves/llama3-8b/lora/sft

就是告诉框架：“请把这个 LoRA adapter 加载到原始模型上，一起用来评估”。

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✅ 小结一下

名称	含义
task	内置任务名，自动加载对应数据集
adapter_name_or_path	指向微调得到的 LoRA 插件路径
LoRA	低秩微调方法，训练时只动少量权重，效率高，成本低
评估流程	构造 prompt → 模型预测 → 自动比对答案打分