理解 logits_to_keep = logits_to_keep + 1 在 _get_per_token_logps 中的作用
理解 logits_to_keep = logits_to_keep + 1 在 _get_per_token_logps 中的作用
source: anaconda3/envs/xxx/lib/python3.10/site-packages/trl/trainer/grpo_trainer.py
def _get_per_token_logps(self, model, input_ids, attention_mask, logits_to_keep):
# We add 1 to `logits_to_keep` because the last logits of the sequence is later excluded
logits = model(
input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, logits_to_keep=logits_to_keep + 1
).logits # (B, L, V)
logits = logits[:, :-1, :] # (B, L-1, V), exclude the last logit: it corresponds to the next token pred
input_ids = input_ids[:, -logits_to_keep:]
# For transformers<=4.48, logits_to_keep argument isn't supported, so here we drop logits ourselves.
# See https://github.com/huggingface/trl/issues/2770
logits = logits[:, -logits_to_keep:]
# Compute the log probabilities for the input tokens.
token_logits = logits.gather(dim=-1, index=input_ids.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
# use a loop to reduce memory peak
logsumexp_values = torch.stack([torch.logsumexp(lg, dim=-1) for lg in logits])
token_log_probs = token_logits - logsumexp_values # log_softmax = logits - log(sum(exp(logits)))
return token_log_probs
在 _get_per_token_logps 这个函数中，logits_to_keep 控制了要保留的 logits 数量，用于计算每个 token 的对数概率。
但这里有一个关键点：
logits_to_keep = logits_to_keep + 1
为什么需要加 1？
因为在 Transformer 语言模型（如 GPT）中，模型的 logits 预测的是下一个 token，所以如果我们只保留 logits_to_keep 个 logits，数量是不够的。
为了确保对齐，我们先多取一个 logits，然后再手动丢弃最后一个 logits，这样 logits 和 input_ids 就能正确对齐。
1. 为什么需要 logits_to_keep + 1？
1.1 自回归模型的 logits 预测的是下一个 token
在 Transformer 语言模型中，模型的 logits 形状通常是：
logits.shape = (B, L, V)
其中：
B：batch_sizeL：序列长度V：词表大小（vocab size）
模型在生成 logits 时，每个 logits[i] 实际上是用于预测下一个 token，而不是当前 token：
logits[:, 0, :] -> 用于预测 input_ids[:, 1]
logits[:, 1, :] -> 用于预测 input_ids[:, 2]
...
logits[:, L-1, :] -> 用于预测 input_ids[:, L]（即下一个 token）
但 input_ids 只包含当前 token，并不包含 “下一个 token” 的真实值，因此我们需要手动去掉最后一个 logits，让它和 input_ids 对齐。
2. 代码执行步骤
2.1 假设 input_ids.shape = (1, 5)
假设 logits_to_keep = 3，那么：
logits_to_keep + 1 = 4，即多取一个logits。- 模型返回的
logits.shape = (1, 6, V)，因为logits_to_keep+1=4，再加上可能的 padding，会得到 6 个logits。
2.2 关键代码
步骤 1：调用模型
logits = model(
input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, logits_to_keep=logits_to_keep + 1
).logits
此时 logits.shape = (B, L, Vocab)，其中 L = logits_to_keep + 1。
步骤 2：删除最后一个 logits
logits = logits[:, :-1, :]
这样 logits 的形状就变成 (B, L-1, V)，让它正确对应 input_ids[:, -logits_to_keep:]。
步骤 3：对齐 input_ids
input_ids = input_ids[:, -logits_to_keep:]
这里 input_ids[:, -logits_to_keep:] 取的是最后 logits_to_keep 个 token，确保 logits 和 input_ids 一一对应。
3. 示例代码
3.1 假设 input_ids = [5, 8, 2, 3, 9]，logits_to_keep = 3
① logits_to_keep + 1 让模型生成 4 个 logits
logits.shape = (1, 5, V) # 5 个 token，分别预测下一个 token
| Token | 真实 input_ids | logits 预测 |
|---|---|---|
| 1 | 5 | 用于预测 8 |
| 2 | 8 | 用于预测 2 |
| 3 | 2 | 用于预测 3 |
| 4 | 3 | 用于预测 9 |
| 5 | 9 | (无用，预测下一个 token) |
② 手动删除最后一个 logits
logits = logits[:, :-1, :] # 丢弃最后一个预测
最终 logits 形状：
logits.shape = (1, 4, V) # 只保留前 4 个 logits
这样 logits 和 input_ids[:, -logits_to_keep:] 对齐：
logits 对应 input_ids = [8, 2, 3]
4. 如果不加 +1 会发生什么？
如果 logits_to_keep 不加 1，那么：
logits数量比input_ids少 1 个，导致维度对不上。- 计算
log_probs时logits.gather(dim=-1, index=input_ids.unsqueeze(-1))会报错，或者索引到错误的 logits。
5. 结论
| 步骤 | 目的 |
|---|---|
logits_to_keep + 1 | 获取一个额外的 logits，避免数据对不齐 |
logits[:, :-1, :] | 删除最后一个 logits，确保与 input_ids 对齐 |
input_ids[:, -logits_to_keep:] | 选取最后 logits_to_keep 个 token 计算 log_probs |
核心逻辑
✅ 因为 logits 预测的是下一个 token，所以要多取 1 个，然后手动删除最后一个。
✅ 这样 logits 和 input_ids 维度对齐，确保计算正确的 log_probs。
🚀 理解这个逻辑对于实现 Transformer 语言模型的 loss 计算至关重要！ 🚀
如果 logits_to_keep 不加 +1 会发生什么？
假设：
input_ids = [5, 8, 2, 3, 9]logits_to_keep = 3logits.shape = (B, L, V), 其中L=5，表示 5 个 token，每个 token 的logits是一个Vocab大小的概率分布。
1. 正确做法（logits_to_keep + 1）
如果 logits_to_keep + 1：
logits_to_keep = 3 + 1 = 4- 让模型输出 4 个
logits，即：logits.shape = (1, 4, V) - 然后 删除最后一个
logits（logits[:, :-1, :]），得到：logits.shape = (1, 3, V) # 3 个 logits，对应 input_ids 的最后 3 个 token - 此时
logits和input_ids[:, -3:] = [8, 2, 3]维度匹配，可以正确计算log_probs。
2. 错误示例（如果不加 +1）
如果不加 +1，直接 logits_to_keep = 3，那么：
- 模型只会返回
3个logits：logits.shape = (1, 3, V) # 只保留 3 个 logits - 然后
logits[:, :-1, :]会让logits变成：logits.shape = (1, 2, V) # 只有 2 个 logits - 但
input_ids[:, -logits_to_keep:]仍然是：input_ids[:, -3:] = [8, 2, 3] # 3 个 token - 这样，
gather操作：
将会报错，因为token_logits = logits.gather(dim=-1, index=input_ids.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)logits.shape = (1, 2, V)，但input_ids.shape = (1, 3)，维度不匹配！
错误示例代码
import torch
# 模拟 logits (batch_size=1, sequence_length=2, vocab_size=5)
logits = torch.tensor([
[[2.0, 1.0, 0.5, -1.0, 0.2], # logit for token 8
[0.1, -0.5, 2.2, 1.5, 0.0]] # logit for token 2
]) # shape = (1, 2, 5)
# input_ids 仍然有 3 个 token
input_ids = torch.tensor([[8, 2, 3]]) # shape = (1, 3)
# 错误的 gather 操作
token_logits = logits.gather(dim=-1, index=input_ids.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
错误信息：
RuntimeError: Expected index with dimension 3, but got dimension 4 for input tensor.
这个错误表明 logits 只有 2 个 token，而 input_ids 仍然有 3 个 token，导致 gather 操作失败！
3. 错误情况总结
| 情况 | logits.shape (B, L, V) | input_ids.shape (B, L) | 是否匹配？ |
|---|---|---|---|
正确：logits_to_keep + 1 后删掉最后一个 logits | (1, 3, V) | (1, 3) | ✅ 匹配 |
错误：不加 +1 | (1, 2, V) | (1, 3) | ❌ 不匹配，报错 |
🔴 结论：
如果不加 +1，最终 logits 会比 input_ids 少 1 个 token，导致 gather 操作失败，无法正确计算 log_probs。
4. 关键结论
logits_to_keep + 1确保logits先比input_ids多一个，然后删掉最后一个logits，使两者对齐。- 不加
+1，最终logits比input_ids少 1 个，导致gather维度错误，代码会报错。 - 在自回归模型中，
logits预测的是下一个 token，所以要手动调整，以确保logits和input_ids一一对应。
🚀 正确理解 logits_to_keep + 1 是构建 Transformer 语言模型损失计算的关键！ 🚀
如果不加 +1，可以不执行 logits = logits[:, :-1, :] 吗？
不可以！如果不加 +1，并且 不执行 logits[:, :-1, :] 这个操作，最终 logits 和 input_ids 的对齐仍然会出问题，导致错误的 token 对数概率计算。
1. 代码逻辑分析
1.1 logits_to_keep + 1 的作用
logits = model(
input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, logits_to_keep=logits_to_keep + 1
).logits # (B, L, V)
logits_to_keep + 1让模型输出比logits_to_keep多 1 个logits。- 这样，
logits.shape = (B, L+1, V)（多 1 个 token 预测的logits）。
1.2 logits[:, :-1, :] 的作用
logits = logits[:, :-1, :] # (B, L-1, V)
- 这一步 删除最后一个
logits，确保logits只用于计算input_ids对应 token 的概率。 - 如果不执行这一步，则
logits.shape = (B, L, V)，这就会导致logits比input_ids多 1 个 token，维度不匹配。
1.3 input_ids[:, -logits_to_keep:] 作用
input_ids = input_ids[:, -logits_to_keep:]
- 这一步 只保留
logits_to_keep个 token 的input_ids，确保input_ids和logits维度匹配。
2. 如果不加 +1，但仍然执行 logits[:, :-1, :]，会发生什么？
如果 logits_to_keep 没有 +1，但仍然执行：
logits = logits[:, :-1, :]
logits数量会比input_ids少 1 个。logits.shape = (B, logits_to_keep - 1, V)。input_ids.shape = (B, logits_to_keep)。
这会导致：
token_logits = logits.gather(dim=-1, index=input_ids.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
报错，因为 logits.shape[1] 和 input_ids.shape[1] 不匹配！
3. 如果不加 +1，并且不执行 logits[:, :-1, :]，会发生什么？
假设 logits_to_keep = 3，并且不加 +1，那么：
logits = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, logits_to_keep=logits_to_keep).logits
logits.shape = (B, logits_to_keep, V)。input_ids[:, -logits_to_keep:]仍然是(B, logits_to_keep)。logits和input_ids维度看似匹配，但实际上错位了！
错位的原因：
logits[:, i, :]对应的是input_ids[:, i+1]（预测的是下一个 token），而不是input_ids[:, i]！- 这会导致
gather取到错误的 logits，计算的log_probs也是错的。
示例
假设：
input_ids = [[5, 8, 2, 3, 9]] # 长度 5
logits_to_keep = 3
如果 不加 +1，且不 logits[:, :-1, :]：
logits[:, 0, :] # 实际预测 input_ids[:, 1] (8)
logits[:, 1, :] # 实际预测 input_ids[:, 2] (2)
logits[:, 2, :] # 实际预测 input_ids[:, 3] (3) ❌ 但被错误匹配到 input_ids[:, 2]
最终 gather 取到的是错位的 logits！
4. 结论
| 情况 | logits.shape | input_ids.shape | 结果 |
|---|---|---|---|
正确：加 +1 并执行 logits[:, :-1, :] | (B, logits_to_keep, V) | (B, logits_to_keep) | ✅ 匹配正确 |
错误：不加 +1，但仍然执行 logits[:, :-1, :] | (B, logits_to_keep - 1, V) | (B, logits_to_keep) | ❌ 维度不匹配，gather 报错 |
错误：不加 +1，且不执行 logits[:, :-1, :] | (B, logits_to_keep, V) | (B, logits_to_keep) | ❌ 错位，计算错误的 log_probs |
核心总结
logits_to_keep + 1让logits先多 1 个，再删掉最后 1 个，以正确对齐input_ids。- 如果不
+1，但仍然logits[:, :-1, :]，最终logits比input_ids少 1 个，导致gather失败。 - 如果不
+1，且不logits[:, :-1, :]，最终logits和input_ids看似匹配，但会错位，计算错误的log_probs。
🚀 正确理解 logits_to_keep + 1 是确保 Transformer 语言模型 log_prob 计算正确的关键！ 🚀
后记
2025年2月21日19点32分于上海。在GPT4o大模型辅助下完成。