GPT2特殊令牌技术问询：如何屏蔽输入词且保留占位以预测后续词

针对你的需求，最合适的方案是自定义专用的占位特殊令牌，替代需要屏蔽的词汇，既不让模型获取这些词汇的语义信息，又能保留输入的长度位置，让模型知晓输入未结束。具体操作如下：

1. 给GPT2添加自定义占位令牌 #

GPT2的预训练tokenizer和模型不包含适合你场景的令牌，因此需要手动添加一个新的特殊令牌（比如<HIDDEN>），并同步调整模型的embedding层以适配这个新令牌。

使用Hugging Face Transformers库的示例代码：

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载预训练的GPT2 tokenizer和模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 添加自定义占位令牌
special_tokens = {'additional_special_tokens': ['<HIDDEN>']}
tokenizer.add_special_tokens(special_tokens)
# 调整模型的embedding层大小，确保能识别新令牌
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

2. 替换屏蔽词汇为占位令牌 #

将输入中需要屏蔽的词汇（比如示例中的“the lazy”），替换为对应数量的<HIDDEN>令牌。比如原输入：

the quick brown fox jumps over the lazy

处理后变为：

the quick brown fox jumps over

这样模型会识别到这两个位置存在内容，但<HIDDEN>令牌不会提供任何语义信息，同时保留了输入的长度，避免模型误认为输入在“over”后结束。

3. 执行下一个词的预测 #

将处理后的输入传入模型，设置生成参数只预测下一个词即可：

# 处理后的输入文本
input_text = "the quick brown fox jumps over <HIDDEN> <HIDDEN>"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')

# 生成下一个词，max_new_tokens设为1只生成一个结果
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1, do_sample=False)
# 解码输出结果
predicted_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False)
print(predicted_text)

输出结果会包含完整的输入占位符和预测的下一个词（比如the quick brown fox jumps over <HIDDEN> <HIDDEN> dog）。

为什么这个方案可行？ #

• 自定义的<HIDDEN>令牌不会携带原屏蔽词汇的语义，模型无法从其中获取有效信息；
• 占位符保留了输入的位置长度，模型会认为输入尚未结束，不会错误地将“over”作为输入末尾来预测后续内容；
• 无需额外预训练，只需调整embedding层即可快速适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Merle