torch.TransformerDecoder并行推理异常问题求助

• 并行推理输入逻辑缺陷：一次性输入多个[MASK]时，这些占位符不会被实时替换为已预测的有效token，后续[MASK]的上下文仅包含[CLS]、已知token和前面的[MASK]无效占位符。模型训练时依赖真实序列上下文，无法从连续[MASK]中获取有效信息，只能基于最早的有效上下文生成重复内容。
• 因果掩码适配问题：训练时用torch.tril生成的全下三角掩码允许每个位置访问前面所有位置，但并行推理时前面的[MASK]是无意义占位符，模型无法从中提取有用特征，导致后续位置只能重复第一个有效预测结果。

• 增量式并行推理：利用PyTorch TransformerDecoder的缓存机制（维护key和value缓存），先对第一个[MASK]进行预测，将结果替换对应位置后，基于缓存的前面token的注意力结果计算下一个[MASK]的输出，以此类推。这种方式既保留并行计算效率，又能让后续位置获取有效上下文。
• 定制注意力掩码：放弃torch.tril的全下三角掩码，构造专属掩码矩阵，限制每个位置仅能访问允许的前两个token（比如[CLS]和紧邻的前一个有效token）。注意训练时必须使用相同的掩码，保证训练与推理逻辑一致，避免偏差。
• 固定依赖范围的掩码（若业务逻辑允许）：如果每个后续token确实仅依赖[CLS]和首个预测token，可构造掩码让所有后续位置仅能访问这两个位置的token，这样并行推理时每个[MASK]的上下文都是有效信息，不会出现重复。

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