Torchtune项目中实现自定义标签掩码的技术方案

在基于Torchtune进行大语言模型微调时，数据标注策略直接影响模型的学习效果。项目提供的标准方案支持两种默认模式：要么仅使用助手输出作为标签（train_on_input=False），要么包含全部提示文本（train_on_input=True）。但在实际业务场景中，开发者往往需要更精细化的标签控制能力。

核心需求分析

当我们需要实现以下高级标注策略时，就需要自定义标签掩码功能：

1. 仅选择部分助手消息参与损失计算
2. 对单条消息中的特定片段进行选择性学习
3. 实现复杂的消息过滤逻辑

技术实现方案

自定义数据集构建器

Torchtune通过数据集构建器模式支持灵活的数据处理流程。开发者需要创建一个接收分词器并返回Dataset对象的函数：

def custom_dataset(tokenizer: ModelTokenizer) -> Dataset:
    # 实现自定义数据处理逻辑
    return dataset

在配置文件中的声明方式为：

dataset:
  _component_: 自定义模块路径

消息转换器设计

核心在于实现MessageTransform类，它负责将原始数据转换为标准消息格式。关键点在于控制Message对象的masked属性：

class CustomMessageTransform:
    def __call__(self, sample) -> List[Message]:
        messages = []
        # 业务逻辑处理
        message = Message(
            role="assistant",
            content=processed_content,
            masked=should_mask  # 控制是否参与损失计算
        )
        messages.append(message)
        return messages

完整处理流程

1. 数据加载：通过HuggingFace datasets库加载原始数据
2. 消息转换：应用自定义的MessageTransform
3. 分词处理：使用模型分词器进行编码
4. 可选打包：对短样本进行序列打包（PackedDataset）

高级应用场景

对于需要处理消息内部片段的情况，可以在消息转换阶段进行更细粒度的控制：

1. 使用特殊标记划分消息段落
2. 基于正则表达式匹配关键内容
3. 实现动态掩码策略（如随机遮蔽部分内容）

实施建议

1. 先在少量数据上验证转换逻辑
2. 使用torchtune.datasets._sft.SFTDataset作为基础类
3. 注意分词器的max_seq_len设置对打包功能的影响
4. 通过filter_fn参数实现数据预过滤

该方案已在多个实际项目中验证，能够有效支持复杂场景下的模型微调需求。开发者可以根据具体业务需求灵活调整消息转换逻辑，实现最优的训练效果。