代码复现遇到一些问题

[neo-dqy]

您好，我们按readme中的步骤和论文中相同的参数设置，运行了训练和预测的代码。但在预测中，有遇到两个问题：1. 模型对所有三元组都输出True，即使对于训练集的数据也只输出True，虽然训练过程中loss一直在下降；2. 模型预测时有一个warning（A decoder-only architecture is being used, but right-padding was detected! For correct generation results, please set padding_side='left' when initializing the tokenizer.）在tokenizer中设置了padding_side='left也没有用。想问问你们有遇到这样的问题吗。

[Zhang-Each]

关于第一个问题，可以尝试用目前更新的负样本数量更多的数据集版本，也可以自己尝试定义负样本的个数。关于第二个问题，实际推理的时候batch_size为1，因此是否进行padding对结果不影响

[Zhang-Each]

一般来说，只要经过训练的模型就不可能全出现true的情况，你可以检查一下你的peft库的版本以及checkpoint是否保存下来，peft库存在bug，它的某些版本无法用这套代码保存lora权重，导致模型参数实际上没有更新参数，你可以检查一下你的peft版本以及保存下来的lora权重文件大小是否为0