大语言模型 llama-factory 通常不推荐只用 LoRA 做新词库预热 embedding

可以，但通常不推荐只用 LoRA 做新词库预热，原因如下：

核心问题：新词库 + LoRA 的冲突

问题	解释
LoRA 不训练嵌入层	LoRA 只改注意力层，不碰 token embedding
新 token 嵌入仍是随机值	模型"认识"新词，但不知道这些词什么意思
后续训练效果差	模型无法正确理解和生成化学分子序列

两种可行方案

方案 A：嵌入层预热 + LoRA 微调（推荐）

复制代码

阶段1（当前）: 只训练 embedding 层
  ↓ 用 full finetuning，但只开 embedding 和 lm_head
阶段2: LoRA 微调任务
  ↓ 冻结基础权重，用 LoRA 训练下游任务

修改命令（只训嵌入层）：

bash 复制代码

llamafactory-cli train \
    --model_name_or_path /path/to/deepseek-r1-32b \
    --tokenizer_name_or_path ./incremental_deepseek_druggpt_tokenizer-v2 \
    --dataset zinc20_stage1 \
    --template deepseek \
    --finetuning_type full \
    --freeze_trainable_layers all \        # 冻结所有层
    --trainable_modules embed_tokens,lm_head \  # 只训练嵌入和输出头
    --output_dir ./output/stage1_warmup \
    ...

方案 B：纯 LoRA（需特殊处理）

如果必须用 LoRA，需要手动初始化新 token 嵌入：

python 复制代码

# 伪代码：在 LoRA 训练前，先用小学习率预热 embedding
# 1. 加载模型和扩展后的 tokenizer
# 2. 新 token 用类似 token 的嵌入做均值初始化
# 3. 冻结基础权重，只训 embedding 几百步
# 4. 然后正常 LoRA 训练

缺点：需要改代码，不如方案 A 干净。

对比总结

方案	显存需求	复杂度	效果
Full FT（当前命令）	很高（80GB+）	低	⭐⭐⭐ 最好
只训 embedding + LoRA	中等	低	⭐⭐⭐ 推荐
纯 LoRA（无预热）	低	中	⭐⭐ 可能差
纯 LoRA + 手动预热	低	高	⭐⭐⭐ 可行但麻烦

建议

如果你的显存不够跑 Full FT：

阶段 1 ：用 --freeze_trainable_layers all + --trainable_modules embed_tokens,lm_head 只预热嵌入层（显存需求降低 60%+）
阶段 2：加载预热后的模型，改用 LoRA 做任务微调

需要我帮你写阶段 2 的 LoRA 命令吗？