OpenRLHF项目中处理DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型输出特殊标记问题

在OpenRLHF项目中使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型进行推理时，开发者遇到了一个常见但值得注意的问题：模型输出中包含了特殊标记<\uff5cend\u2581of\u2581sentence\uff5c>，且通过常规的skip_special_tokens参数无法有效去除。

问题现象

当使用vllm 0.8.3进行推理时，即使设置了skip_special_tokens=True参数，模型生成的文本末尾仍然会保留<\uff5cend\u2581of\u2581sentence\uff5c>这样的特殊标记。这在实际应用中会影响用户体验和后续文本处理流程。

技术分析

这个问题源于tokenizer处理方式的差异。虽然vllm的SamplingParams中提供了skip_special_tokens选项，但在某些情况下，特别是对于自定义的特殊标记，可能无法完全识别和过滤。

解决方案

通过深入分析OpenRLHF项目代码，发现更有效的处理方式是在tokenizer的decode阶段直接设置skip_special_tokens=True：

queries = self.tokenizer.batch_decode(sequences_list, skip_special_tokens=True)

这种方法相比在SamplingParams中设置更为直接和可靠，因为它作用于tokenizer本身的解码过程，能够更彻底地过滤掉各类特殊标记。

最佳实践建议

1. 双重保障：既在SamplingParams中设置skip_special_tokens=True，也在tokenizer.decode阶段设置，确保万无一失

2. 自定义标记处理：如果项目中有自定义的特殊标记，建议在tokenizer配置中明确定义这些标记的特殊性

3. 版本兼容性检查：不同版本的vllm对特殊标记的处理可能有所差异，升级时需注意测试相关功能

4. 后处理检查：在关键应用中，建议添加后处理步骤检查并移除可能的残留特殊标记

这个问题虽然看似简单，但反映了在实际部署大型语言模型时需要注意的细节。正确处理特殊标记不仅能提升用户体验，也是保证下游应用稳定运行的重要环节。