LLaVA-NeXT项目中的Llama3.1分词器配置优化实践

在LLaVA-NeXT项目的训练过程中，我们发现Llama3.1的分词器配置存在两个关键问题需要优化。这些问题如果不解决，会影响模型训练的效果和输出质量。

对话模板生成问题

在训练脚本中，apply_chat_template函数的add_generation_prompt参数默认设置为True，这会导致在训练过程中生成多余的"assistant\n\n"内容。根据Hugging Face的最佳实践文档，在训练阶段应当将此参数设为False，以避免生成不必要的提示内容。

这个问题源于对话模板的设计初衷：在推理阶段，我们需要提示模型开始生成回复；但在训练阶段，这些额外的提示反而会成为噪声。正确的做法是在训练时禁用生成提示，仅保留对话历史部分。

日期信息重复问题

Meta官方对Llama3.1的分词器配置进行过更新，但这一更新带来了一个副作用：系统会在输出中重复显示日期信息。具体表现为同时出现"Cutting Knowledge Date: December 2023"和"Today Date: [当前日期]"两行内容。

这种重复不仅浪费了模型的输出空间，还可能影响模型对时间信息的处理。经过分析，我们发现这是新版tokenizer_config中的chat_template配置导致的。

优化解决方案

我们提出了以下优化方案：

1. 修改训练脚本：在训练过程中明确设置add_generation_prompt=False，避免生成多余的助理提示。

2. 自定义chat_template：使用改进后的模板配置：

"{% set loop_messages = messages %}{% for message in loop_messages %}{% set content = '<|start_header_id|>' + message['role'] + '<|end_header_id|> '+ message['content'] | trim + '<|eot_id|>' %}{% if loop.index0 == 0 %}{% set content = bos_token + content %}{% endif %}{{ content }}{% endfor %}{%- if add_generation_prompt %}{{ '<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|> ' }}{%- endif %}"

3. 配置调整：将上述模板写入tokenizer_config.json文件，并确保在训练时add_generation_prompt参数设为False。

实施效果

经过这些调整后，系统表现出以下改进：

• 训练过程中不再生成多余的助理提示
• 输出中避免了日期信息的重复
• 模型训练更加高效，减少了不必要的token消耗
• 输出内容更加简洁规范

这些优化虽然看似微小，但对于大规模语言模型的训练效果和输出质量有着实质性的提升。特别是在多轮对话和长文本生成场景下，避免了因模板问题导致的输出异常。