DataCollator

总体对比表

特性	DataCollatorForSeq2Seq	DataCollatorWithPadding	DataCollatorForLanguageModeling
适用模型	Encoder-Decoder（如 T5, BART, Qwen2-Audio）	任意（分类、回归、Encoder-only）	Decoder-only（GPT, Llama, Qwen）或 MLM（BERT）
任务类型	序列到序列（翻译、摘要、对话生成）	分类 / 回归 / 特征提取	语言建模（Causal LM 或 Masked LM）
是否自动创建 labels	是（从 labels 字段复制并 padding）	否（需 dataset 提供 labels）	是（Causal LM: labels = input_ids；MLM: 随机 mask）
是否支持 mlm	不支持	不支持	支持（mlm=True/False）
典型输入字段	input_ids, labels	input_ids, labels（可选）	input_ids（自动生成 labels）
padding 方向	input 和 labels 分别 padding	仅对 input 做 padding	对 input_ids 和 labels 同步 padding
是否适合 SFT（指令微调）	Encoder-Decoder 模型	不适合生成任务	Decoder-only 模型（但需注意 loss 范围）

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逐个详解

1.DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer)

用途：

专为 Encoder-Decoder 架构（如 T5、BART、Flan-T5、Qwen2-VL 的文本部分）设计。

工作流程：

• 输入 batch 包含：

  {
    "input_ids": [...],      # 编码器输入（如 "Translate to English: 你好"）
    "labels": [...]          # 解码器目标（如 "Hello"）
  }

• 自动对 input_ids 和 labels 分别做 padding（因为长度通常不同）

• 将 labels 中的 pad token 替换为 -100（PyTorch CrossEntropyLoss 忽略 -100）

典型参数：

collator = DataCollatorForSeq2Seq(
    tokenizer=tokenizer,
    model=model,             # 可选，用于获取 decoder_start_token_id
    padding=True,
    max_length=512,
    pad_to_multiple_of=8
)

注意 ：如果你用 Qwen3（纯 Decoder） ，不要用这个 collator！

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2.DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer, padding=True, max_length=512, pad_to_multiple_of=8)

用途：

通用 padding 工具，适用于 非生成式任务，如：

• 文本分类（sentiment）
• NER（token classification）
• 句子对匹配（STS）

工作流程：

• 仅对 input_ids、attention_mask、token_type_ids 等做 padding
• 不会修改或生成 labels ------ labels 必须由 dataset 提供，且 collator 只是"透传"并可能 padding（如果是序列标注）

关键限制：

• 不适用于语言建模或生成任务 ，因为它不会设置 labels = input_ids，也不会处理自回归掩码。

示例（文本分类）：

dataset = [{"input_ids": [101, 234, 567, 102], "labels": 1}, ...]
batch = collator(dataset)
# output: {"input_ids": padded_tensor, "attention_mask": ..., "labels": [1, 0, 1, ...]}

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3.DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False)

用途：

专为 语言模型训练 设计：

• mlm=False → Causal LM（GPT-style，如 Llama, Qwen）
• mlm=True → Masked LM（BERT-style）

当 mlm=False（你的情况）：

• 输入只需 input_ids
• 自动设置 labels = input_ids.clone()
• padding 时，input_ids 和 labels 同步填充 ，pad 位置在 labels 中设为 -100
• 但注意 ：它会对整个序列计算 loss（包括 user 输入），不适合标准 SFT

SFT 场景下的问题：

• 在指令微调中，我们通常只希望模型学习 assistant 的回复
• 此 collator 会让模型也去预测 "user\n你好" 这部分，导致训练目标混乱

解决方案 ：预处理时手动构造 labels，将 user/system 部分设为 -100，然后仍可用此 collator（因它会保留已有 labels）

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如何选择？------ 根据你的模型和任务

你的模型	你的任务	推荐 Collator
Qwen3 / Llama / Phi（纯 Decoder）	指令微调（SFT）	DataCollatorForLanguageModeling(mlm=False) 但需预处理 labels（user 部分 = -100）
T5 / BART / UL2	翻译、摘要、问答生成	DataCollatorForSeq2Seq
BERT / RoBERTa	文本分类、NER	DataCollatorWithPadding
Qwen3（Decoder）	全序列语言建模（非 SFT）	DataCollatorForLanguageModeling(mlm=False)

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最佳实践建议（针对 Qwen3 SFT）

# 1. 预处理：构造 input_ids 和 labels（labels 中 user 部分为 -100）
def preprocess(example):
    messages = example["messages"]
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True)
    labels = input_ids.copy()
    
    # 找到 assistant 内容的位置，其余设为 -100
    # （可通过模板解析或简单规则：从最后一个 <|im_start|>assistant 开始保留）
    ...
    return {"input_ids": input_ids, "labels": labels}

# 2. 使用 DataCollatorForLanguageModeling（它会正确 padding labels）
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
    tokenizer=tokenizer,
    mlm=False,
    pad_to_multiple_of=8
)

这样既利用了 HF 的高效 padding，又确保 loss 只在 assistant 回复上计算。