Q1：SFT时，计算LOSS

​ LLM是自回归生成模型，每次只会生成一个 token，难道 SFT 时，对于一个 (L, D) 的数据，要调用 L 次LLM去计算loss？

A1：

​ 在每个前向传播过程，模型一次性生成整个序列的概率分布，而不是逐个生成令牌。对于一个(L, D)的输入，那么Attention后，我们还是会得到一个(L, D)输出。只不过(i, D)这个向量中存着1~i中间所有的信息，那么用它就可以生成第 i + 1 个位置的内容。这也是为什么generate函数中每次会取 logits[:, -1] 去生成新的内容。

Q2: SFT时，数据为什么prompt+input+output

​ LLM是自回归生成模型，在训练时候为什么不是用 prompt + input 作为输入，然后得到 output 再去与真实的 label 计算 loss 更新参数呢？

A2:

​ 首先，如果要是像问题中这种策略去训练，一来每次要调用 $lengt{h}_{output}$ 次模型，二来模型生成的内容和 label 长度不一定一样，计算 loss 会出问题。其中这主要是因为我们在计算loss时，pytorch中要求loss_function(input, label)中的 input, label 的shape要一致。然后为了加速收敛，这里其实是一种teacher force 的策略，就在第i个位置，我们会得到一个hidden_state，然后第i+1个位置的token应该由这个hidden_state去生成，但是我们强制让第i+1个位置的token和label中这个位置的token一样，也就是在相对正确的环境下再去生成生成第i+1个位置的hidden_state。

Q3：SFT时，构造lable

​ SFT时，构造的lable为什么要把prompt+input部分mask掉。

A3：

​ 像Q1中那样，我们生成的时候是一次性把整个序列的概率分布拿到。然后我们其实不想模型去学会对齐prompt+input这部分的能力(因为没用)，所以把prompt+input mask 掉，只计算output部分的loss。