lm-evaluation-harness项目中max_new_tokens参数设置的最佳实践

在lm-evaluation-harness项目中使用语言模型进行文本生成时，合理控制生成token数量是一个常见需求。本文深入探讨了如何正确设置max_new_tokens参数以避免常见错误。

问题背景

当使用语言模型执行只需要少量输出token的任务时（如生成数字），模型有时会过度生成大量无关内容。这不仅影响评估效率，还会导致不必要的计算资源消耗。项目开发者需要一种方法来严格限制生成token数量。

常见错误配置

许多开发者会尝试在generation_kwargs中直接设置max_new_tokens参数，但这会导致以下问题：

1. 使用HuggingFace模型时会产生警告信息，提示max_new_tokens和max_length参数冲突
2. 使用vLLM后端时直接报错，因为vLLM不支持max_new_tokens参数

正确配置方法

经过项目维护者的确认，正确的做法是使用max_gen_toks参数而非max_new_tokens。这个参数是lm-evaluation-harness项目专门设计的，能够跨不同后端（包括HuggingFace和vLLM）一致地工作。

示例配置如下：

generation_kwargs:
  max_gen_toks: 5
  do_sample: false
  temperature: 0.0

技术原理

max_gen_toks参数在项目内部会被统一转换为各个后端支持的参数格式：

• 对于HuggingFace后端，会转换为max_new_tokens
• 对于vLLM后端，会转换为max_tokens

这种抽象层设计使得用户无需关心底层实现细节，只需使用统一的接口即可。

最佳实践建议

1. 对于需要严格控制输出长度的任务，优先使用max_gen_toks而非max_new_tokens
2. 结合stop tokens使用可以更精确控制生成内容
3. 对于数字生成等简单任务，建议设置较小的max_gen_toks值（如5-10）
4. 在评估前应测试不同参数配置对模型输出的影响

通过遵循这些最佳实践，开发者可以更高效地使用lm-evaluation-harness项目进行模型评估，避免不必要的计算开销和潜在错误。