AutoModelForSeq2SeqLM加载BERT微调模型报配置类不识别错误

报错来自模型加载类和实际模型架构完全不匹配：

• AutoModelForSeq2SeqLM是专门用来加载Encoder-Decoder结构序列生成模型的自动映射类，仅支持报错信息里列出的Bart、T5、mBART这类原生Seq2Seq架构的配置。
• 你保存的模型从config.json可以明确看出是纯Encoder的BERT类架构，原任务头是掩码语言模型（BertForMaskedLM），model_type字段值为bert，对应BertConfig，根本不在AutoModelForSeq2SeqLM的支持列表里，加载必然报错。
• 补充说明：原生BERT只有编码器结构，没有独立解码器，本身不具备Seq2Seq生成能力，直接拿单编码器BERT做机器翻译微调、再用Seq2Seq类加载，从架构逻辑上就不成立。

根据实际使用场景二选一处理即可：

• 场景1：需要做机器翻译这类Seq2Seq生成任务
  要么直接换用原生支持Seq2Seq的预训练模型（比如MT5、MarianMT、mBART这类专门做多语言翻译的模型）做微调，训练后的模型可以直接用AutoModelForSeq2SeqLM正常加载。
  如果一定要基于BERT做翻译，需要手动组合Encoder-Decoder结构：用BERT作为编码器，搭配一个独立的解码器（可以是另一个随机初始化/预训练的BERT），用EncoderDecoderModel类完成训练和加载，这个类对应的EncoderDecoderConfig在支持列表里，参考代码：

  from transformers import EncoderDecoderModel, BertTokenizerFast
  # 加载BERT作为编码器、同结构BERT作为解码器，组成Seq2Seq模型
  model = EncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained(
      "/content/drive/MyDrive/Models/CSE498",
      "/content/drive/MyDrive/Models/CSE498"
  )
  tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("/content/drive/MyDrive/Models/CSE498")
  

• 场景2：不需要做Seq2Seq生成，只是加载已微调的BERT权重
  把加载类换成和BERT架构匹配的类型即可。如果模型还是原来的掩码语言模型任务头，就用AutoModelForMaskedLM加载；如果微调后是分类、序列标注等任务，换对应任务头的Auto类就行，参考代码：

  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
  model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('/content/drive/MyDrive/Models/CSE498')
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/content/drive/MyDrive/Models/CSE498')
  

运行代码时抛出错误：无法识别适用于AutoModel: AutoModelForSeq2SeqLM的配置类<class 'transformers.models.bert.configuration_bert.BertConfig'>，提示模型类型需为BartConfig、PLBartConfig、BigBirdPegasusConfig、M2M100Config、LEDConfig、BlenderbotSmallConfig、MT5Config、T5Config、PegasusConfig、MarianConfig、MBartConfig、BartConfig、BlenderbotConfig、FSMTConfig、XLMProphetNetConfig、ProphetNetConfig、EncoderDecoderConfig中的一种。

触发场景为使用AutoModelForSeq2SeqLM加载面向机器翻译任务的微调BERT模型，复现代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('/content/drive/MyDrive/Models/CSE498')

对应模型配置文件内容：

{
  "_name_or_path": "ckiplab/albert-tiny-chinese",
  "architectures": [
    "BertForMaskedLM"
  ],
  "attention_probs_dropout_prob": 0.0,
  "bos_token_id": 101,
  "classifier_dropout": null,
  "classifier_dropout_prob": 0.1,
  "down_scale_factor": 1,
  "embedding_size": 128,
  "eos_token_id": 102,
  "gap_size": 0,
  "hidden_act": "gelu",
  "hidden_dropout_prob": 0.0,
  "hidden_size": 312,
  "initializer_range": 0.02,
  "inner_group_num": 1,
  "intermediate_size": 1248,
  "layer_norm_eps": 1e-12,
  "max_position_embeddings": 512,
  "model_type": "bert",
  "net_structure_type": 0,
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_groups": 1,
  "num_hidden_layers": 4,
  "num_memory_blocks": 0,
  "pad_token_id": 0,
  "position_embedding_type": "absolute",
  "tokenizer_class": "BertTokenizerFast",
  "torch_dtype": "float32",
  "transformers_version": "4.18.0",
  "type_vocab_size": 2,
  "use_cache": true,
  "vocab_size": 30522
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Md. Kamrus Samad