LoRA（Low-Rank Adaptation）是一種用於神經網路壓縮和微調的技術，其訓練過程中的loss值對於模型的性能至關重要。根據提供的信息，LoRA的loss值在不同的情況下有不同的理想範圍：
當LoRA的loss值在0.65到0.85之間時，並且在後半段趨於穩定，通常意味著LoRA的效果較好。
對於三次元LoRA模型，loss值一般應控制在0.1到0.12之間。如果loss值不收斂或變得非常大（例如loss=nan），可能是由於學習率過高或batch size設定不當。在這種情況下，可以嘗試降低學習率或增加batch size，但要注意顯存的限制。合理的學習率設定應使得loss值在後續的epoch中呈現震盪狀態，既能夠收斂，也有可能變大，以符合梯度下降算法的理論。
綜上所述，LoRA的loss值對於模型的訓練和性能至關重要，需要根據具體情況調整學習率和batch size，以及監控loss值的變化，以確保模型訓練的有效性和泛化能力。