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LoRA 微调后模型跨语言补全退化，用这三组评估集提前暴露遗忘

LoRA 微调易引发跨语言补全退化，需用三组评估集检测：CodeXGLUE 补全子集快速筛查 token 分布漂移，HumanEval-X 分语言验证语法正确性，MultiPL-E 在真实长上下文下确认深层遗忘。按顺序使用可在一小时内定位问题，避免上线后暴露。