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 excludedlogits = 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 predinput_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/2770logits = 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 peaklogsumexp_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。

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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_size
• L：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。

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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。

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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。

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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]

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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。

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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。

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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 = 3
• logits.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。

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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：

  token_logits = logits.gather(dim=-1, index=input_ids.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
  

  将会报错，因为 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！

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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。

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4. 关键结论

1. 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。
2. 不加 +1，最终 logits 比 input_ids 少 1 个，导致 gather 维度错误，代码会报错。
3. 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。

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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。

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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。

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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！

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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！

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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

1. logits_to_keep + 1 让 logits 先多 1 个，再删掉最后 1 个，以正确对齐 input_ids。
2. 如果不 +1，但仍然 logits[:, :-1, :]，最终 logits 比 input_ids 少 1 个，导致 gather 失败。
3. 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。

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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。