DeepSeek-Coder模型生成文本时终止符处理问题解析

在使用DeepSeek-Coder这类大型语言模型进行文本生成时，开发者经常会遇到模型输出中包含大量重复终止符的问题。本文将从技术角度深入分析这一现象的成因，并提供有效的解决方案。

问题现象分析

当使用DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct模型进行对话生成时，如果设置了较大的max_new_tokens参数（如3072），但实际生成内容较短，模型会在有效输出后填充大量"<|endoftext|>"标记。这种现象不仅影响输出质量，还浪费计算资源。

根本原因

1. 终止符ID配置错误：原始代码中错误地将eos_token_id设置为32014，而实际上DeepSeek-Coder模型的终止符ID应为32021。这种不匹配导致模型无法正确识别终止信号。

2. 填充机制：当模型生成未达到max_new_tokens指定的长度时，会使用终止符进行填充，这是Transformers库的默认行为。

3. 注意力掩码缺失：警告信息表明未设置attention_mask和pad_token_id，这可能导致模型在处理输入时出现意外行为。

解决方案

1. 正确设置终止符ID：应使用tokenizer.eos_token_id自动获取正确的终止符ID，而非硬编码。修改后的生成代码如下：

outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=False,
    top_k=50,
    top_p=0.95,
    num_return_sequences=1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

2. 优化生成长度：根据实际需求合理设置max_new_tokens，避免设置过大的值导致资源浪费。

3. 完善输入处理：建议添加attention_mask以确保模型正确处理输入序列：

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)
attention_mask = inputs.ne(tokenizer.pad_token_id).long().to(model.device)

最佳实践建议

1. 对于对话生成任务，建议先进行小规模测试，确定合适的生成长度参数。

2. 使用tokenizer提供的属性而非硬编码ID，确保代码对不同模型版本的兼容性。

3. 监控模型输出，对于异常终止情况添加后处理逻辑。

4. 考虑实现动态终止策略，当模型生成明显无意义内容时提前终止。

通过以上调整，可以有效解决DeepSeek-Coder模型生成文本时的终止符问题，获得更干净、更高效的生成结果。