text: Title: 指令精调之后，除了指令里面的问题能回答，其他回答全是none
  Body: ### 提交前必须检查以下项目
  
  - [X] 请确保使用的是仓库最新代码（git pull），一些问题已被解决和修复。
  - [X] 我已阅读[项目文档](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/wiki)和[FAQ章节](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/wiki/常见问题)并且已在Issue中对问题进行了搜索，没有找到相似问题和解决方案。
  - [X] 第三方插件问题：例如[llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp)、[LangChain](https://github.com/hwchase17/langchain)、[text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui)等，同时建议到对应的项目中查找解决方案。
  
  ### 问题类型
  
  模型训练与精调
  
  ### 基础模型
  
  Chinese-Alpaca-2 (7B/13B)
  
  ### 操作系统
  
  Linux
  
  ### 详细描述问题
  对Chinese-llama-alpaca2-hf进行指令精调，后将得到的lora与Chinese-llama-alpaca2-hf进行合并，但只能回答指令精调中的内容，其他任何语句的回答均为none
  
  ```
  # 请在此处粘贴运行代码（请粘贴在本代码块里）
  ``lr=1e-4
  lora_rank=64
  lora_alpha=128
  lora_trainable="q_proj,v_proj,k_proj,o_proj,gate_proj,down_proj,up_proj"
  modules_to_save="embed_tokens,lm_head"
  lora_dropout=0.05
  pretrained_model=/home/sensorweb/lijialin/llm_Chinese/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/chinese-alpaca-2-7b-hf
  chinese_tokenizer_path=/home/sensorweb/lijialin/llm_Chinese/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/chinese-alpaca-2-7b-hf
  dataset_dir=/home/sensorweb/lijialin/llm_Chinese/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/data_final/train
  per_device_train_batch_size=1
  per_device_eval_batch_size=1
  gradient_accumulation_steps=8
  max_seq_length=512
  output_dir=/home/sensorweb/lijialin/llm_Chinese/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/base_sft/lora
  peft_model=/home/sensorweb/lijialin/llm_Chinese/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/chinese-alpaca-2-lora-7b
  validation_file=/home/sensorweb/lijialin/llm_Chinese/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/data_final/eval/eval.json
  deepspeed_config_file=ds_zero2_no_offload.json
  torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node 1 run_clm_sft_with_peft.py \
      --deepspeed ${deepspeed_config_file} \
      --model_name_or_path ${pretrained_model} \
      --tokenizer_name_or_path ${chinese_tokenizer_path} \
      --dataset_dir ${dataset_dir} \
      --per_device_train_batch_size ${per_device_train_batch_size} \
      --per_device_eval_batch_size ${per_device_eval_batch_size} \
      --do_train \
      --do_eval \
      --seed $RANDOM \
      --fp16 \
      --num_train_epochs 1 \
      --lr_scheduler_type cosine \
      --learning_rate ${lr} \
      --warmup_ratio 0.03 \
      --weight_decay 0 \
      --logging_strategy steps \
      --logging_steps 10 \
      --save_strategy steps \
      --save_total_limit 3 \
      --evaluation_strategy steps \
      --eval_steps 100 \
      --save_steps 200 \
      --gradient_accumulation_steps ${gradient_accumulation_steps} \
      --preprocessing_num_workers 8 \
      --max_seq_length ${max_seq_length} \
      --output_dir ${output_dir} \
      --overwrite_output_dir \
      --ddp_timeout 30000 \
      --logging_first_step True \
      --torch_dtype float16 \
      --validation_file ${validation_file} \
      --peft_path ${peft_model} \
      --load_in_kbits 16 
  
  ### 依赖情况（代码类问题务必提供）
  
  ```
  # 请在此处粘贴依赖情况（请粘贴在本代码块里）
  ```
  
  
  ### 运行日志或截图
  
  ```
  # 请在此处粘贴运行日志（请粘贴在本代码块里）
  ```
  history: [[ 'nihao', None]]Input length: 38 history: [['nihao'， 'None' ],['*SBAS#InSAR可观测什么事件'，"形变速率']，['事件'，"滑坡形变特征']
  