HuggingFace T5模型生成输出时截断缩短句子的问题咨询

输出截断的核心原因是生成接口默认参数限制，和模型本身的序列长度支持能力无关：
你使用的transformers 4.18版本中，model.generate()方法默认的max_length=20，即模型最多生成20个token就会强制停止，你给出的示例里输出token数刚好为20，完全卡在默认限制线上。
T5 v1.1、plT5采用相对位置编码，因此配置文件中没有旧版T5的n_positions/max_position_embeddings字段，其长度上限由relative_attention_max_distance参数控制，你当前的模型配置完全支持处理512长度的序列，不需要修改模型结构配置。

• 显式设置生成参数，放开长度限制
  不要直接用默认参数调用generate，手动指定长度相关参数。优先使用max_new_tokens/min_new_tokens参数，这两个参数仅统计新生成的token数量，不会将输入序列长度计入限制，比旧版的max_length/min_length更准确，参考代码如下：

  # 获取输入序列token长度，用于设置最小生成长度，避免提前终止
  input_token_len = encoded["input_ids"].shape[1]
  translated = model.generate(
      **encoded,
      max_new_tokens=512, # 最多生成512个新token，可覆盖绝大多数拼写纠错场景
      min_new_tokens=max(1, input_token_len - 5), # 允许输出比输入最多短5个token，适配修正冗余空格、重复字符的场景，避免无意义截断
      early_stopping=False, # 关闭提前停止逻辑，不会因偶然生成结束符就直接终止输出
  )
  

  调整该参数后，示例中的截断问题基本可以直接解决。
• 补全T5系列必需的任务前缀
  所有T5架构模型（包括plT5）在预训练阶段均通过任务前缀区分任务目标，训练和推理阶段必须保持前缀设置完全一致。做拼写纠错任务时，需要给所有输入样本前拼接固定前缀，例如"correct spelling: "：训练阶段喂入模型的输入要加该前缀，推理阶段编码输入时也要加。如果缺少前缀，模型无法准确识别任务目标——你给出的示例中模型将拼写错误的kild改写为born，就是模型误将任务判定为摘要、短句改写等短输出任务，不仅会截断句子，还会随意篡改原文语义。
• 检查训练阶段的标签处理逻辑
  如果调整上述参数后仍存在截断问题，排查训练代码中的标签处理逻辑：
  • 处理纠错后的正确句子（即解码器的训练标签）时，是否给tokenizer设置了过小的max_length值，是否开启了截断，导致训练时模型见到的标签都是短样本，学到了输出短句子的模式
  • 训练时是否正确对padding位置做了loss掩码，避免模型将padding符号误学为结束标志
• 排查结束符提前生成问题
  如果模型总是在句子未输出完整时就生成id为1的结束符，可以先在推理时传入suppress_tokens=[1]临时验证（该参数会强制模型不生成结束符，验证后需移除，否则模型会无限输出），确认是结束符预测异常后，在训练集中补充足量长句纠错样本，让模型学习到正确的结束符生成时机。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nietoperz21