IndicBART训练后输出全空白预测问题咨询

你使用IndicBART对泰米尔语进行seq2seq预测，在10万条数据训练30个epoch后，所有测试句子的预测结果均为空白，对应的token ID序列为重复的<pad>（ID=64000）加<eos>（ID=2），且未训练的预训练模型无此问题。这不是IndicBART的特性，属于训练过程中的操作或配置错误，以下是具体分析和解决方向：

测试数据示例 #

source: 'bullet es'
predicted: ''
predicted token IDs: [64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 2]
gold: 'bullet e s'

source: 'இங்க பழச த்துலேந்து பேசுறங்க' 
predicted: ''
predicted token IDs: [64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 64000, 2]
gold: 'இங்க palladam துல இருந்து பேசறங்க'

问题原因及解决方法 #

• 训练数据质量问题

  • 检查训练集的目标序列是否存在大量空值或全填充的情况，劣质目标数据会让模型学会输出填充token来降低损失。
  • 验证数据预处理流程：确认泰米尔语文本的tokenizer处理是否正确，是否出现目标序列被错误截断、过度填充的情况。

• 训练配置不合理

  • 30个epoch可能过度训练，导致模型过拟合或梯度消失，输出退化到填充token。尝试减少epoch数（比如5-15），同时监控验证集损失，当损失不再下降时停止训练。
  • 确认损失函数是否正确忽略填充token：计算交叉熵损失时，必须设置ignore_index=tokenizer.pad_token_id（即64000），否则模型会优先输出填充token来降低损失。

• 解码逻辑错误

  • 检查测试阶段的解码代码，确保过滤掉<pad> token，只保留<eos>之前的有效token。
  • 尝试更换解码策略：将贪心解码改为beam search（设置num_beams=3-5），看是否能生成有效输出。

• 模型加载/保存异常

  • 确认训练后的检查点是否完整保存，加载时是否正确加载了tokenizer配置和模型权重。优先选择验证集表现最优的检查点，而非最后一个epoch的检查点进行测试。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AdLucem