嗨，这个问题问得特别到位——其实这里面藏着几个容易被忽略的细节，咱们把它掰碎了说清楚：

首先得明确一个前提：GPT-2的原生tokenizer是没有预设pad_token的，而做批量训练的时候又必须要有padding来对齐序列长度，所以得手动指定一个已有的token来充当pad_token。教程里选eos_token（也就是<|endoftext|>），是因为这个token本身就在模型的词汇表里，而且自带“序列结束”的语义，是个很合适的候选。

你担心的“模型会把真实的eos_token当成padding忽略”其实不会发生，核心原因在于**DataCollatorForLanguageModeling在mlm=False（也就是因果语言建模模式）下的处理逻辑**：

• 当它生成训练用的labels时，只会把额外添加的padding部分对应的label设为-100（PyTorch里损失函数会自动忽略这个值的计算）；
• 而原本文本里自带的eos_token，对应的label还是它自己的token id，模型会正常计算这些位置的损失，完全不影响学习“什么时候输出eos_token”。

举个简单例子：
假设你有两条训练样本，一条是["I love NLP", "<|endoftext|>"]，另一条因为要对齐长度被补了一个eos_token，变成["Transformers are cool", "<|endoftext|>", "<|endoftext|>"]。
那么生成的labels里，第一条的<|endoftext|>位置是它的真实token id，模型会学习预测这个位置的eos；第二条的最后一个<|endoftext|>（也就是padding）位置会被设为-100，模型不会在这个位置计算损失。

另外，在生成阶段，你只需要把eos_token设为生成的终止token（比如用generate方法时指定stop_token=tokenizer.eos_token），模型就会在该结束的时候输出eos_token，完全不会因为训练时的设置而失效。

所以教程里的做法是完全合理的，这是给没有pad_token的自回归模型做批量训练的标准操作之一，既解决了padding对齐的问题，又不会影响模型学习eos_token的核心语义。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者cangozpi