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AI 情感聊天机器人工作之旅 —— 与复读机问题的相遇与别离

news 2025/8/3 8:10:47

前言：先前在杭州的一家大模型公司从事海外闲聊机器人产品，目前已经离职，文章主要讨论在闲聊场景下遇到的“复读机”问题以及一些我个人的思考和解决方案。文章内部已经对相关公司和人员信息做了去敏，如仍涉及到机密等情况，可删除。

meta 开源 Llama2 后，我们立马将基座模型从 Llama1 更换为了 Llama2。很重要的一个原因在于 Llama2 的 context length 是 4k，是 Llama1 的 2 倍，对于日益增长的角色人设 prompt 来说，2k 已经不满足线上产品使用。

在将 base 模型从 Llama1 “升级”到 Llama2 后出现了单句重复问题，该问题也被业界定义为“复读机问题”——模型会在一轮回复中不断重复某一相同或语义相似的子句，直到 max_new_tokens（最大输出长度）。

PS：Llama1 有没有这个问题已经无法追溯，其一，当时还没有在 sentry 查看日志链路的习惯；其二，产品和社区没有反馈该类问题，产品妹子们更多地是反馈多轮重复问题——模型在多轮对话中重复相同的内容。

由于当时尚处于 8 月份，vLLM 框架的集成以及后续将部署服务代码改造成 continuous batching 都仍处于“未来时”，模型直接使用 HuggingFace Transformers 库加载并流式输出。？B 大小的模型，其推理速度在 max_new_tokens = 500 场景下很容易超时（20 秒），即使不超时，也会占用消费者 worker 大量时间，出现消息队列拥堵，因此 sentry 报警的信息非常多，让我们注意到了这个问题。此外，社区与产品也反馈了该问题。

从 9 月 8 日开始，我参与到 BUG 的修复工作中。面对该问题，第一反应是训练数据中是否存在大量的重复，导致模型在训练过程中学到了这种重复的模式？检查了相关的训练数据集，的确发现存在大量重复的语句，用户在不断地说着同样或类似的话，而角色回复的内容也有大量的短语级的重复，再加上我们训练时，只训练角色回复且多 epoch，会强化这一倾向。论文《Understanding In-Context Learning from Repetitions》对表面特征在文本生成中的作用进行了定量研究，并根据经验确定 token 共现强化的存在，任何两个 token 构成一个 token 强化循环，在该循环中，任何两个 token 都可以通过多次重复出现而形成紧密联系。这是一种基于上下文共现强化两个 token 之间关系的原理。

但我们对训练数据集做了去重操作，但上线后仍然存在该问题。也就是说，复读机问题并不是在 SFT 阶段引入，base 模型本身就已经存在该问题，即使我们将 SFT 训练数据集的重复以及相近的数据都过滤，仍然有一定概率会触发。

陆陆续续地尝试了一些方法：

2023 年 9 月 08 日：对比解码的方式不能解决单句生成重复的问题，反而会因为避免生成重复 token 而选择一些“奇怪”的 token，从而生成更加离谱的回复
2023 年 9 月 11 日：另一种方法是在 SFT 阶段用高质量数据继续训练，用更多的“高质量”数据集训练更长时间后，在 42 个单句短语重复的 bad case 上测了下，可以解掉 22 个。

9 月 11 日得出的结论和研究员 4 的结论相同，通过更多的训练数据来让模型 cover 更多 context 下的输出，避免预训练阶段存在的问题（特定 context 下输出分布有问题，导致存在一个子串，反复生成该子串可以提高 PPL，例如成语接龙中“为所欲为”可以不停地循环）。
具体时间已经忘记，当时想到可以调整 prompt 格式。
- 依据：当前轮的输出会受到历史对话（尤其是最近几轮）的影响，结合大模型的 ICL 能力（多轮对话的格式和 ICL 非常相像，instruction + 多轮用户-角色对，类似 few-shot），推测是 prompt 的影响。
- 做法：以格式化的方式组织历史对话内容，但该方法与 SFT 阶段的 template 不一致，自研模型在输出时会出现意想不到的现象。后续尝试对历史对话进行总结，然后将总结拼接到 instruction，该方案可以有效地缓解单句重复问题，但成本较高（需要有额外的总结模型）。
- 本质：仍然是训练数据的问题，使得模型在特定 context 下加剧“复读机”问题。调整 prompt 格式，只是改变了这个 context，使模型有可能跳出这个重复的循环，可以作为一种后处理的方式。例如，当模型的生成出现“复读机”问题时，走 prompt 总结 + 重新生成。