如何基于XLNet或中文BERT实现Seq2SeqLM训练？

你遇到的错误核心原因是：BERT（bert-base-chinese）和XLNet（xlnet-base-cased）属于单编码器架构模型，并非原生的Seq2Seq模型，因此无法通过AutoModelForSeq2SeqLM直接加载。要基于这类模型完成序列到序列任务（如粤译中），需要借助Transformers提供的EncoderDecoderModel框架，将编码器和解码器组合成完整的Seq2Seq模型。

修改步骤 #

1. 替换模型加载逻辑 #

删除原来的model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(checkpoint)，根据你选择的预训练模型，使用以下代码构建Seq2Seq模型：

针对中文BERT（bert-base-chinese）

from transformers import EncoderDecoderModel, BertModel, BertConfig

# 加载BERT作为编码器
encoder = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")
# 配置解码器：复用BERT配置，开启解码器模式与交叉注意力
decoder_config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese")
decoder_config.is_decoder = True
decoder_config.add_cross_attention = True
decoder = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese", config=decoder_config)

# 组合成EncoderDecoder模型
model = EncoderDecoderModel(encoder=encoder, decoder=decoder)

# 配置必要的token参数（BERT默认pad token为[PAD]，id=0）
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
# 设置解码器起始token（用[CLS]）和结束token（用[SEP]）
model.config.decoder_start_token_id = tokenizer.cls_token_id
model.config.eos_token_id = tokenizer.sep_token_id

针对XLNet（xlnet-base-cased）

from transformers import EncoderDecoderModel, XLNetModel, XLNetConfig

# 加载XLNet作为编码器
encoder = XLNetModel.from_pretrained("xlnet-base-cased")
# 配置解码器：开启解码器模式与交叉注意力
decoder_config = XLNetConfig.from_pretrained("xlnet-base-cased")
decoder_config.is_decoder = True
decoder_config.add_cross_attention = True
decoder = XLNetModel.from_pretrained("xlnet-base-cased", config=decoder_config)

# 组合成EncoderDecoder模型
model = EncoderDecoderModel(encoder=encoder, decoder=decoder)

# 配置XLNet的token参数
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
model.config.decoder_start_token_id = tokenizer.cls_token_id  # XLNet的<s>对应cls_token_id
model.config.eos_token_id = tokenizer.sep_token_id  # XLNet的</s>对应sep_token_id

2. 修正训练参数类名 #

你的代码中CustomSeq2SeqTrainingArguments属于笔误，需要替换为Transformers官方提供的Seq2SeqTrainingArguments：

from transformers import Seq2SeqTrainingArguments

training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
    output_dir="my-output-dir",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    weight_decay=0.01,
    save_total_limit=3,
    num_train_epochs=2,
    predict_with_generate=True,
    remove_unused_columns=False,
    fp16=True,
    push_to_hub=False, # 暂不上传到Hub
)

3. 其他注意事项 #

• 解码器必须开启is_decoder=True和add_cross_attention=True，否则无法接收编码器的输出进行交叉注意力计算，无法完成Seq2Seq任务。
• 显式配置pad_token_id、decoder_start_token_id、eos_token_id是必须的，否则训练或生成时会出现token不匹配的错误。
• 如果你想尝试混合架构（比如BERT做编码器，XLNet做解码器），只需替换对应部分的模型加载代码即可。

完整修改后训练流程 #

其余代码（数据集加载、预处理、评估函数、数据收集器等）无需修改，直接保留原逻辑即可。运行修改后的代码，就能基于BERT或XLNet完成Seq2Seq模型的训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Raptor