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英文字典中文字典相关资料:


  • 字节一面，为什么现在大模型在推理阶段都是左padding？ - 知乎
    原因是生成时模型默认用序列最后一个 token 的 logits 采样下一步。 如果右 padding，最后一个位置是 <pad>，采样逻辑会拿到无意义的 logits；而左 padding 保证最后一个位置永远是真实 token。 此外左 padding 让不同长度句子右对齐，KV‑cache 能复用，在线推理显存和吞吐都更高效。 训练 的时候左padding还是右padding没有影响，因为可以自行设置ignore_label忽略掉padding的位置，但训练资源紧张，一般也不padding，直接constant length data loader。 什么叫padding？ 在训练和推理中，为了批量并行处理可变长度的序列，需要对短序列进行填充。
  • 关于模型padding左对齐和右对齐的问题 - Peter ThinkTank
    For correct generation results, please set padding_side='left' when initializing the tokenizer ”，我将tokenizer初始化的定义设置为左填充依然出现该警告，问了下身边对大模型比较了解的同学，发现是token序列结尾加了eos符号导致出现的warning，下面是transformers库中该警告出现的条件：
  • 初始化时已设置padding_side=left，但运行模型后提示A . . .
    For correct generation results, please set padding_side='left' when initializing the tokenizer ” 这一提示意味着当前使用的分词器（tokenizer）配置了右填充（padding_side='right'），而模型期望的是左填充。
  • 关于模型padding左对齐和右对齐的问题 | Peter ThinkTank
    为什么模型训练选择右填充，推理时选择左填充；为什么训练时需要在结尾添加 标记符，而推理时则不需要，下面给出解释说明： 训练：Q+A [EOS] 模型训练时，对于输入的token序列，我们知道其真实标签（Ques部分可直接用-100作为 mask 填充或无效标签，以确保这些位置不会影响损失计算），采用右填充是为了让每个batch内的样本长度对齐。 在结尾添加eos标记符是为了告诉模型输入序列的结束位置，如果没有 EOS token，模型可能会将序列当作是没有结束的，进而可能会试图无限制地生成下一个 token，导致训练不稳定或生成行为不正确 推理：Q 自回归模型在推理时，从bos标记符开始从左到右依次预测下一个词来生成内容，如下面的图所示：
  • 老师您好，请问ppo和grpo训练代码中为什么没有显式设置 . . .
    For correct generation results, please setpadding_side='left'when initializing the tokenizer “ 这是一个很专业、也很常见的疑问，而且你引用的那个 warning 本身并不等价于“训练一定有问题”。 我分层把这个问题讲清楚，结合 PPO GRPO（RLHF RLAIF 场景） 来看。 一、先给结论（TL;DR） attention mask、position ids、loss mask 处理是正确的。 那个 warning 主要针对“推理 generation 阶段”，而不是 RL 训练本身。 二、为什么博客都在说「decoder-only 必须 left padding」？
  • 为什么在使用Hugging Face的AutoModelForCasualLM模型时 . . .
    为什么在使用Hugging Face的AutoModelForCasualLM模型时，设置`padding_side="left"`是正确的，而设置`padding_side="right"`会导致生成结果错误？
  • OpenRLHF项目中Qwen2-1. 5b模型微调时的padding_side . . .
    在OpenRLHF项目中使用Qwen2-1 5b模型进行监督式微调 (SFT)时，开发者可能会遇到一个与tokenizer的padding_side设置相关的错误。 这个问题主要出现在训练结束后的评估阶段，错误提示明确指出Flash Attention版本的Qwen2模型在进行批处理生成时要求padding_side必须设置为'left'。
  • 大部分的大模型 (LLM)采用左填充 (left-padding)的原因 - 知乎
    decoder-only模型采用 left-padding的原因是, 模型的输入是对模型输入的延续 (模型的输出中会带着输入,并在输入后边补充输出),如果采用right-padding,会导致大量的 [pad]token夹在模型的输入和输入之间,不利于处理结果 并且模型的输出句子的语义也被pad打乱了
  • LLM padding 细节 - 知乎
    本文先介绍 LLM（Large Language Model）使用 padding 的背景以及不正确使用会导致模型的输出结果不正确，然后详细介绍为什么不正确使用 padding 会对结果产生影响，最后简单介绍 Llama batch 推理 的做法。 当我们使用 LLM 进行 batch 推理时，如果有些句子的输出不符合预期（输出和输入没有关系）但又有些句子符合预期，这个时候很可能是 padding 的设置不正确。 如果你使用的是 transformers 库，可以检查 tokenizer 的 padding_side 参数是否被正确设置。 下面基于 transformers 文档中的例子（huggingface co docs tra）做了简单修改（改成 Llama2 了）：





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