解决Aider项目中DeepSeek Coder模型生成多余"```"标记的问题

在使用Aider项目对DeepSeek Coder 6.7B Instruct模型进行基准测试时，发现模型输出中频繁出现多余的""标记（即""）。这种情况会影响代码生成的质量和后续处理流程。本文将详细介绍问题的成因及解决方案。

问题现象

当通过vLLM服务部署DeepSeek Coder 6.7B Instruct模型并运行Aider基准测试时，模型生成的输出内容中会包含大量不应存在的"```"标记。这些多余的标记会干扰正常的代码生成流程，降低生成结果的质量。

问题分析

经过深入排查，发现问题的根源在于模型服务遵循OpenAI的聊天补全API规范，而该API支持通过stop参数指定停止词。DeepSeek Coder模型在训练时可能使用了"```"作为对话结束的标记，因此在生成过程中会频繁输出这些标记。

解决方案

针对这一问题，可以通过修改Aider项目中sendchat.py文件的send_completion函数来解决。具体修改是在函数调用参数中添加stop=["```"]设置：

def send_completion(
    model_name,
    messages,
    functions,
    stream,
    temperature=0,
    extra_headers=None,
    max_tokens=None,
):
    from aider.llm import litellm

    kwargs = dict(
        model=model_name,
        messages=messages,
        temperature=temperature,
        stream=stream,
        stop=["```"],  # 新增停止词设置
    )

这一修改利用了OpenAI API的stop参数功能，当模型生成到指定的停止词时会自动终止输出，从而避免多余标记的出现。

技术原理

OpenAI的聊天补全API提供了stop参数，允许开发者指定一个或多个字符串作为生成内容的停止条件。当模型生成到这些字符串时，会立即停止生成。这一机制不仅适用于OpenAI官方模型，也适用于兼容该API的其他模型服务。

在Aider项目中，通过litellm库调用模型服务时，stop参数会被传递给底层的API调用。对于DeepSeek Coder这类模型，"```"标记通常用于分隔代码块，将其设为停止词可以有效控制生成内容的边界。

实施建议

1. 对于使用类似架构的其他代码生成模型，也可以考虑采用相同的解决方案
2. 可以根据具体需求调整停止词列表，例如添加更多可能出现的冗余标记
3. 在模型服务端(vLLM)也可以考虑进行相应配置，但客户端控制通常更为灵活

总结

通过合理利用API提供的停止词机制，可以有效解决代码生成模型中常见的多余标记问题。这一解决方案不仅适用于Aider项目与DeepSeek Coder模型的组合，也为类似场景下的模型集成提供了参考思路。关键在于理解模型训练时使用的标记约定，并通过API提供的控制机制进行针对性调整。