.

mm-zero3.sh

@@ -31,7 +31,7 @@ deepspeed --hostfile hostfile \
     --model_name_or_path /home/test/Qwen3-32B \
     --data_glob "/home/test/datasets/my_corpus/train.jsonl" \
     --output_dir /home/test/checkpoints/q3-32b-ds4 \
-    --seq_len 512 \
+    --seq_len 1024 \
     --per_device_train_batch_size 1 \
     --gradient_accumulation_steps 1 \
     --learning_rate 2e-5 --weight_decay 0.1 --warmup_ratio 0.02 \

train_sft_ds.py

@@ -633,10 +633,30 @@ def _assistant_char_spans(rendered: str) -> List[Tuple[int, int]]:
 
 
 # ----------------- 工具：提取所有 <think>…</think> 的字符区间（包含标签本身） -----------------
+# def _think_char_spans(rendered: str) -> List[Tuple[int, int]]:
+#     """
+#     纯 str.find 实现，不用正则。
+#     返回全局的 <think>…</think> 区间列表，坐标为 rendered 上的绝对位置。
+#     """
+#     spans: List[Tuple[int, int]] = []
+#     open_tag = "<think>"
+#     close_tag = "</think>"
+#     pos = 0
+#     while True:
+#         a = rendered.find(open_tag, pos)
+#         if a == -1:
+#             break
+#         b = rendered.find(close_tag, a + len(open_tag))
+#         if b == -1:
+#             break
+#         spans.append((a, b + len(close_tag)))
+#         pos = b + len(close_tag)
+#     return spans
+
 def _think_char_spans(rendered: str) -> List[Tuple[int, int]]:
     """
-    纯 str.find 实现，不用正则。
-    返回全局的 <think>…</think> 区间列表，坐标为 rendered 上的绝对位置。
+    返回需要忽略监督的区间（仅 <think>...</think> 的“内部”），
+    标签本身 <think> 与 </think> 仍参与监督，以便模型学会闭合。
     """
     spans: List[Tuple[int, int]] = []
     open_tag = "<think>"
@@ -649,11 +669,13 @@ def _think_char_spans(rendered: str) -> List[Tuple[int, int]]:
         b = rendered.find(close_tag, a + len(open_tag))
         if b == -1:
             break
-        spans.append((a, b + len(close_tag)))
+        # 只忽略内部，不忽略两侧标签
+        spans.append((a + len(open_tag), b))
         pos = b + len(close_tag)
     return spans
 
 
+
 # ----------------- 仅监督 assistant 的数据集（忽略 <think>…</think>） -----------------
 class QwenChatSFTDataset(IterableDataset):
     """
@@ -710,15 +732,17 @@ class QwenChatSFTDataset(IterableDataset):
             # —— 样本级终止符：确保训练时每条样本以 eos 结束 —— 
             # if self.tok.eos_token and not rendered.endswith(self.tok.eos_token):
             #     rendered += self.tok.eos_token
+
+
             # —— 样本级终止符：把 eos 插入到最后一个 assistant 的 <|im_end|>\n 之前 —— 
-            if self.tok.eos_token:
-                open_tag = "<|im_start|>assistant\n"
-                close_tag = "<|im_end|>\n"
-                head, sep, tail = rendered.rpartition(close_tag)  # 按最后一个 close_tag 切
-                if sep:  # 找到了收尾标记
-                    # 仅当 assistant 文本末尾还没有 eos 才插入，避免重复
-                    if not head.endswith(self.tok.eos_token):
-                        rendered = head + self.tok.eos_token + sep + tail
+            # if self.tok.eos_token:
+            #     open_tag = "<|im_start|>assistant\n"
+            #     close_tag = "<|im_end|>\n"
+            #     head, sep, tail = rendered.rpartition(close_tag)  # 按最后一个 close_tag 切
+            #     if sep:  # 找到了收尾标记
+            #         # 仅当 assistant 文本末尾还没有 eos 才插入，避免重复
+            #         if not head.endswith(self.tok.eos_token):
+            #             rendered = head + self.tok.eos_token + sep + tail
 
 
             # 1) 找到所有 assistant 区间 & 全局 think 区间
@@ -753,9 +777,49 @@ class QwenChatSFTDataset(IterableDataset):
                     labels[i] = input_ids[i]
 
             # —— 固定长度策略：先截尾（保留尾部），再左侧补齐 —— 
+            # if len(input_ids) > self.seq_len:
+            #     input_ids = input_ids[-self.seq_len:]
+            #     labels    = labels[-self.seq_len:]
+
+            # ======== 助手感知的截断策略：尽量保证“最后一个 assistant 片段”完整 ========
             if len(input_ids) > self.seq_len:
-                input_ids = input_ids[-self.seq_len:]
-                labels    = labels[-self.seq_len:]
+                # 取最后一个 assistant 的字符区间（[s_last, e_last)）
+                s_last, e_last = asst_spans[-1]
+
+                # 用 offsets 把字符区间映射到 token 索引区间 [j, k_excl)
+                j = 0
+                while j < len(offsets) and offsets[j][1] <= s_last:
+                    j += 1
+                k_excl = j
+                while k_excl < len(offsets) and offsets[k_excl][0] < e_last:
+                    k_excl += 1
+
+                A = max(0, k_excl - j)  # 最后一个 assistant 覆盖的 token 数
+
+                if A >= self.seq_len:
+                    # 单个 assistant 本身超过窗口 —— 保“结尾”，避免切尾
+                    start = max(0, k_excl - self.seq_len)
+                    end = start + self.seq_len
+                else:
+                    # 有空间容纳整个 assistant：让窗口覆盖完整 [j, k_excl)
+                    start = max(0, min(j, len(input_ids) - self.seq_len))
+                    end = start + self.seq_len
+                    if end < k_excl:
+                        end = k_excl
+                        start = max(0, end - self.seq_len)
+
+                    # 可选：尝试“居中”一点（给最后一个 assistant 左右留些上下文）
+                    leftover = self.seq_len - A
+                    left_wish = leftover // 2
+                    start = max(0, min(j - left_wish, start))
+                    end = start + self.seq_len
+                    if end < k_excl:
+                        end = k_excl
+                        start = max(0, end - self.seq_len)
+
+                # 真正切片
+                input_ids = input_ids[start:end]
+                labels    = labels[start:end]
 
             pad_id = self.tok.pad_token_id if self.tok.pad_token_id is not None else self.tok.eos_token_id
             L = len(input_ids)