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老兄，我的标签去哪儿了？

到目前为止，我们一直把标签视为理所当然。在语言建模中，核心任务是“下一个token预测”，因此输入和标签之间唯一的区别就是标签会向后偏移一个位置，这一点是合理的。当我们教模型学习人类语言的结构时，相同的数据——即文本序列，既充当输入，又充当输出。

所以，除非你要在明确的有监督任务（例如判断是否为垃圾邮件、情感分析）上对模型进行微调，否则你其实无需担心为数据分配标签，也无需担心（前文提到的）标签偏移问题。当然，这是假设你使用的是Hugging Face生态系统的前提下。

尽管如此，我们仍需深入探究在底层机制中，输入数据究竟经历了怎样的处理过程。

DataCollatorForLanguageModeling

顾名思义，这个整理器（collator）是为语言建模构建的，或者说，是为自监督任务构建的。要知道，在这类任务中，标签与输入完全相同（只是会有偏移，这一点我们很快会详细说明）。

这是我们将在下一节讨论的SFTTrainer类所使用的默认整理器。因此，如果你是对数据集进行填