LLaMA-Factory项目中DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型SFT训练时的Chat模板问题分析
2025-05-02 21:44:28作者:羿妍玫Ivan
在LLaMA-Factory项目中使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen系列模型进行监督微调(SFT)时,发现了一个值得注意的Chat模板不一致问题。这个问题可能会影响模型在推理阶段的生成质量,导致出现不期望的幻觉输出。
问题背景
DeepSeek-R1-Distill-Qwen是DeepSeekAI基于Qwen架构蒸馏得到的一系列模型。在进行SFT训练时,项目代码中采用的对话模板(chat_template)是"deepseek3"格式,该模板在结尾处没有包含<think>
标签。然而,HuggingFace模型库在2月9日的更新中,修改了tokenizer_config.json文件中的chat_template配置,新增了这个<think>
标签。
技术细节分析
这种模板不一致会导致两个主要问题:
-
训练与推理阶段模板不匹配:模型在SFT训练时学习的是不带
<think>
标签的对话格式,但在实际推理时,如果使用HuggingFace提供的tokenizer配置,会强制添加这个标签,造成输入分布不匹配。 -
生成质量下降:特别是当设置
add_generation_promp=True
时,模型可能会产生不相关的输出,如观察到"以好开头"这样的幻觉文本。
解决方案建议
根据仓库所有者的确认,官方提供的chat_template配置并不完全准确。建议在实际使用中:
- 在SFT训练阶段,明确指定使用不带
<think>
标签的对话模板 - 在推理阶段,可以手动修改tokenizer的chat_template配置,移除
<think>
标签 - 或者统一使用项目代码中提供的"deepseek3"模板格式
对模型性能的影响
这种模板不一致虽然看似是一个小问题,但实际上会影响模型在以下几个方面的表现:
- 对话连贯性:模型可能会因为意外的模板标签而中断正常的对话流程
- 生成稳定性:增加产生无关文本或重复内容的概率
- 意图理解:可能干扰模型对用户真实意图的捕捉
最佳实践
对于使用LLaMA-Factory项目进行DeepSeek-R1-Distill-Qwen系列模型微调的用户,建议:
- 始终检查并确认训练和推理阶段使用的chat_template一致性
- 在模型配置文件中明确指定对话模板格式
- 在模型部署前,进行充分的对话测试以验证模板配置的正确性
- 关注官方模型库的更新日志,及时调整相关配置
通过正确处理chat_template问题,可以确保模型在训练和推理阶段的行为一致性,从而提高最终应用中的对话质量和用户体验。
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