GLM-4模型对话重复问题分析与解决方案

问题现象分析

在使用GLM-4项目的glm4-9b-chat和glm4-9b-chat-m模型时，开发者普遍反映模型存在输出重复、无法自动停止的问题。典型表现包括：

1. 模型会自行续写对话历史而非直接回答问题
2. 生成内容出现大段重复代码或文本
3. 无法在适当位置停止生成，导致输出过长

根本原因探究

经过技术分析，这些问题主要源于以下技术细节的配置不当：

1. 停止标记缺失：模型未正确识别对话终止信号
2. 模板不匹配：对话模板与模型训练时的格式不一致
3. 解码参数冲突：temperature、top_p等参数设置可能影响生成稳定性

关键技术解决方案

1. 正确配置停止标记

必须确保以下停止标记ID被正确设置：

stop_token_ids = [151336, 151329, 151338]  # GLM-4特定的停止标记

2. 对话模板规范

建议使用官方的apply_chat_template方法处理对话格式：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm4-9b-chat")
messages = [{"role": "user", "content": "你好"}]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")

3. 解码参数优化

推荐使用以下参数组合：

generation_config = {
    "temperature": 0.6,
    "top_p": 0.8,
    "repetition_penalty": 1.2,
    "max_new_tokens": 1024,
    "eos_token_id": stop_token_ids
}

实现注意事项

1. 使用past_key_values加速解码时，需确保状态管理正确
2. 避免手动拼接对话历史，应使用标准模板
3. 对于流式输出，需要特殊处理停止标记检测

进阶建议

对于自定义实现场景，建议：

1. 检查tokenizer的eos_token属性设置
2. 验证model.config.eos_token_id是否与停止标记一致
3. 在长对话场景中适当调整max_new_tokens限制

通过以上技术调整，可有效解决GLM-4模型在对话场景中的重复输出问题，使模型行为更加符合预期。对于特殊应用场景，建议参考官方实现进行针对性适配。