"message": "400 length of prompt_tokens (185509) must be less than max_seq_len (98304).", "status": 400, "error": { "code": 20015, "message": "length of prompt_tokens (185509) must be less than max_seq_len (98304).", "data": null }, "code": 20015 }
时间: 2025-05-22 09:45:52 浏览: 63
### 解决方案
当遇到 `prompt_tokens` 超过 `max_seq_len` 限制错误（代码 20015），可以采取以下措施：
#### 动态调整 `max_tokens`
对于不同复杂度的问题，应动态调整 `max_tokens` 的值。简单问题可设置较小的 `max_tokens`（如 50-100），而复杂问题则需增大其范围至 300-500 或更高[^1]。
#### 修改 `max_length` 参数
如果提示符长度接近或超过了模型允许的最大序列长度，则可能会触发类似的错误。此时可以通过增加 `max_length` 来缓解这一情况。然而需要注意的是，直接提高此参数可能带来内存占用过高或其他性能下降的风险。因此建议优先尝试使用 `max_new_tokens` 替代 `max_length` 设置[^2]。
#### 数据筛选与预处理
针对已有的大规模数据集（例如 allenai/tulu-3-sft-mixture 中约900k条记录），应当先对其进行采样并利用合适的tokenizer（比如 meta-llama/Llama-3.1-8B）完成tokenization操作后再做进一步过滤。具体做法是保留那些总长度不超过设定阈值（即此处提到的 max_seq_length = 1024）的有效样本，其余不符合条件者予以剔除[^4]。
#### 自定义文本长度评估逻辑
有时即使经过初步截断仍无法完全规避越界现象发生，这时就需要引入更加精确细致的方法去重新衡量每一个候选片段的真实尺寸表现如何。为此我们或许得构建专属版 get_text_length 函数来进行深入分析判断[^3]。
#### 正确配置 Labels 数组
最后，在准备训练所需标签时记得妥善处置无关区域内的数值项使之成为固定常量(-100)，特别是填充部分更要如此安排以免干扰最终成果质量；另外考虑到实际应用需求还可以适当留取少量 padding tokens 方便后续推导过程提早终止[^5]。
```python
def preprocess_data(data, tokenizer, max_seq_length):
processed_data = []
for item in data:
inputs = tokenizer(item['text'], truncation=True, max_length=max_seq_length, return_tensors='pt')
labels = inputs.input_ids.clone()
labels[inputs.attention_mask == 0] = -100
# Optionally keep one padding token at the end of each sequence.
last_non_padding_idx = (labels != -100).nonzero(as_tuple=True)[1].max().item() + 1
if last_non_padding_idx < labels.size(1) - 1:
labels[last_non_padding_idx:] = -100
processed_data.append({
'input_ids': inputs.input_ids.squeeze(),
'attention_mask': inputs.attention_mask.squeeze(),
'labels': labels.squeeze()
})
return processed_data
```
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在介绍这本书的知识点之前，我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识，以及它们在Web开发中的重要性。
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CSS是用于描述HTML文档的表现（即布局、颜色、字体等样式）的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来，使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展，CSS也经历了多个版本的更新，引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。
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从描述中可以得出几个关键知识点：
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2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。
3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。
4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。
5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。
从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点：
- Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。
- 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。
- 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。
最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。
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