Transformer模型评估的序列长度和logits

打印语句在评估方法中具有重要的调试和验证功能，比如第一条语句 print(f"model_output.sequences.shape[1]:{model_output.sequences.shape[1]}") 输出的是模型生成的完整序列长度。在Transformer的自回归生成过程中，sequences 包含了输入提示词和所有新生成token的完整序列。通过监控这个数值，可以确保模型按照预期的 max_new_tokens 参数正确执行了生成任务，避免出现提前终止或超出限制的情况。

第二条语句 print(f"input_ids.shape[1]:{input_ids.shape[1]}") 显示的是输入序列的长度。这个长度包含了经过处理器处理后的提示文本token数量，以及可能的特殊token（如开始标记、图像标记等）。输入序列长度的准确获取对于后续计算新生成token数量至关重要。

这两个数值的组合使用提供了生成效率的核心计算依据。平均解码延迟的计算公式为 decode_latency / (model_output.sequences.shape[1] - input_ids.shape[1])。这种计算方式精确地反映了每个新生成token的平均处理时间，排除了输入处理的开销，使得性能评估更加准确。

从调试角度看，这两个数值的对比能够快速识别生成异常。如果 sequences.shape[1] 与 input_ids.shape[1] 的差值不等于预期的 max_new_tokens，可能表明生成过程出现了问题，如遇到结束标记提前终止。

在实际部署场景中，这种详细的维度信息输出有助于理解模型的内存使用模式。序列长度的变化直接影响显存占用，通过监控这些数值可以优化批处理策略和内存分配。特别是在处理长文本或多轮对话时，序列长度的动态变化对性能有显著影响。

logits的生成过程体现了对模型内部状态的深度监控。在Transformer的自回归生成中，每个解码步骤都会产生一个logits向量，这个向量代表了词汇表中所有token的未归一化概率分数。通过设置output_logits=True参数，模型在生成过程中会保留每个时间步的logits输出，这些logits包含了模型在每一步的完整概率分布信息。

每个prompt的logits被独立保存为.npy文件，文件名包含了模型名称、时间戳和prompt编号，这种命名规范确保了数据的可追溯性。

比较机制的设计采用了分层验证的策略。首先进行文本内容的直接对比，如果文本完全匹配则跳过logits比较，这种优化减少了不必要的数值计算。当文本不匹配时，系统会启动logits的数值对比，这种双重验证机制确保了评估的全面性。

logits比较的核心技术在于array_softmax_close函数的使用。这个函数不是直接比较原始logits值，而是先对logits应用softmax归一化，然后比较两个概率分布的相似度。这种方法比直接比较logits值更加鲁棒，因为它关注的是相对概率分布而非绝对数值。softmax操作将logits转换为概率分布，消除了数值尺度的影响，使得比较更加稳定。

比较过程中设置了相对容差（rtol=1e-3）和绝对容差（atol=1e-3），这种容差设置考虑了浮点数计算的精度限制。相对容差处理了数值的相对差异，而绝对容差处理了接近零值的情况，这种组合容差策略是数值计算中的标准实践。

logits比较还包含了形状一致性检查。在加载logits文件后，系统会首先验证生成logits和目标logits的形状是否一致，这种预检查避免了维度不匹配导致的比较错误。

从工程角度看，logits比较提供了比文本对比更加细粒度的验证能力。文本对比只能判断最终输出是否一致，而logits比较能够检测模型内部推理过程的细微差异。这种细粒度验证对于模型优化、量化误差检测、框架迁移等场景具有重要价值，能够发现那些在文本层面不可见但影响模型稳定性的数值偏差。