在机器学习和深度学习中，"loss"（损失函数）的合理值并没有一个固定的标准，因为它依赖于多种因素，包括模型的类型、任务的性质、数据的规模和特性等。然而，我们可以从一些通用的原则和经验值来讨论损失函数的合理范围。
对于SFTTrainer（Supervised Fine-Tuning Trainer），它是Huggingface提供的用于微调Transformer模型的工具，通常用于文本生成任务。根据搜索结果 ，在使用SFTTrainer进行训练时，并没有一个特定的loss值可以被认为是"合适"的，因为训练损失（training loss）和验证损失（validation loss）会随着训练的进行而变化。重要的是要监控这两个值的趋势：
- 如果训练损失持续下降，而验证损失也持续下降，这通常表示模型仍在学习。
- 如果训练损失持续下降，但验证损失趋于平稳，则可能是模型开始过拟合。
- 如果训练损失趋于平稳，但验证损失持续下降，则可能意味着数据集存在问题。
- 如果训练损失和验证损失都趋于平稳，则可能表明模型已经达到当前设置下的性能瓶颈，可能需要调整学习率、批量大小或其他超参数。
- 如果训练损失不断上升，而验证损失也不断上升，则可能意味着网络结构设计不当或训练超参数设置不当。
此外，一个好的网络模型通常训练损失会低于验证损失，但差距不会太大。如果训练损失远低于验证损失，可能需要考虑过拟合的问题或样本特征空间不统一的问题 。
在实际应用中，损失函数的具体数值应结合其他评估指标一起考虑，并通过实验和调整来确定合理的范围。例如，一个模型可能在训练集上的损失为0.5，而在验证集上的损失为0.7，这可能是一个合理的范围，但具体还需根据问题和数据集的特性来评估 。
对于LoRA模型训练，一个具体的参考值是，当LOSS值在0.08到0.1之间时，可以认为模型的训练效果较好，而LOSS值为0.08时则达到最佳状态 。尽管这个值可能不直接适用于SFTTrainer，但它提供了一个参考，即损失函数的值应当尽可能地小，但同时也要注意避免过拟合。
最后，如果在使用SFTTrainer时遇到eval_loss为NaN的情况，这可能意味着在评估过程中存在问题，如不适当的数据预处理或模型设置 。
综上所述，"合适的"训练损失值是一个相对的概念，需要根据具体情况和模型表现来确定。