你得到了这样的输出：
```text
Raw output tokens: <pad> <unk>: <unk>,<unk>?<unk></s>
```
这说明：
❌ 模型根本没有正确生成中文内容，而是输出了一堆 `<unk>`（未知 token）和 `<pad>`。
这是
一个非常典型的 **分词器（Tokenizer）与
训练数据不匹配** 的问题！
---
## 🔍 一、根本原因分析
### ❌ 问题核心：
> **T5 使用的是英文 SentencePiece 分词器，对中文支持极差！**
`"伊孜"`、`"在看书"` 这类中文字符在原始 `t5-small` 的词表中不存在 → 全部被切成单字甚至乱码 → 被标记为 `<unk>` → 模型无法学习 → 输出全是乱码。
---
## ✅ 二、解决方案：使用支持中文的 T5 模型
你需要换
一个 **专为中文优化过的 T5 模型**。以下是推荐选项：
---
### ✅ 推荐方案 1：使用 `Langboat/mengzi-t5-small`
这是由中文团队
训练的 T5 变体，对中文理解能力强，兼容 Hugging Face 接口。
```bash
pip install transformers tensorflow
```
```python
model_name = "Langboat/mengzi-t5-small"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
```
✅ 特点：
- 中文分词效果好
- 支持 UTF-8 字符
- 在中文 NLU 和生成任务上表现优于原生 T5
---
### ✅ 推荐方案 2：使用 `google/flan-t5-small` + 中文预处理（次选）
虽然 FLAN-T5 主要仍是英文主导，但通过 fine-tuning 可以让它学会一些中文模式。
但它仍然不如 Mengzi 系列适合纯中文任务。
---
### ✅ 推荐方案 3（最佳性能）：切换到 PyTorch + Qwen 或 Chat
GLM（非 T5 架构）
如果你的目标是高质量中文对话生成，建议放弃 T5 架构，改用以下模型：
| 模型 | 优点 |
|------|------|
| `Qwen/Qwen-1_8B-Chat` | 阿里出品，原生支持中文，指令遵循强 |
| `THUDM/chat
glm3-6b` | 清华
GLM，支持多轮对话、工具调用 |
| `IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1` | 微调自 LLaMA，擅长角色扮演 |
⚠️ 缺点：显存要求高（至少 10GB GPU），但效果远超 T5。
---
## ✅ 三、立即修复你的代码（使用 Mengzi-T5）
下面是修改后的完整流程：
```python
# %% [修复] 使用支持中文的模型
model_name = "Langboat/mengzi-t5-small"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFT5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
# 设置 pad_token（必须）
if tokenizer.pad_token is None:
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
```
然后重新运行 `preprocess_function` 和
训练流程。
---
## ✅ 四、验证分词器是否能正确处理中文
添加这段调试代码：
```python
# %% 调试分词器
test_text = "[Scene] 书房 [Relationship] 情侣 [Emotion] 平常 → 亲密 [Context]\n用户: 你在看什么书？"
encoded = tokenizer(test_text, return_tensors="tf")
print("Input IDs:", encoded.input_ids[0])
print("Decoded tokens:")
for id in encoded.input_ids[0].numpy():
print(f"{id} -> {tokenizer.decode([id])}")
```
如果输出类似：
```text
100 -> 在
205 -> 看
307 -> 书
```
✅ 成功！说明中文被正确切分。
如果还是输出 `<unk>`，那就说明模型根本不认识这些字。
---
## ✅ 五、为什么你会看到 `<unk>: <unk>,<unk>?<unk>`
我们来看这个输出：
```text
<pad> <unk>: <unk>,<unk>?<unk></s>
```
分解一下：
- `<pad>`：
填充符 → 表示生成从中间开始
- `<unk>`：未知 token → 所有中文都没被识别
- `:` `,` `?` 是英文符号 → 它们在词表中存在
- `</s>`：句子结束符
👉 结论：模型只认识英文标点，不认识任何中文词汇 → 根本无法
训练或推理！
---
## ✅ 六、最终建议路线图
| 阶段 | 建议 |
|------|------|
| ✅ 当前阶段（快速验证） | 改用 `Langboat/mengzi-t5-small` |
| 🚀 下一步（更好效果） | 收集更多数据 + 微调 `mengzi-t5-base` |
| 💡 长期方向（角色对话系统） | 切换到 `Qwen` 或 `Chat
GLM3` + LoRA 微调 |
| 📱 部署需求 | 导出为 ONNX / GGUF 格式用于手机或边缘设备 |
---
## ✅ 示例：测试 Mengzi-T5 是否能生成中文
```python
def test_chinese_generation():
input_text = "[Scene] 书房 [Relationship] 情侣 [Emotion] 平常 → 亲密 [Context]\n用户: 你在看什么书？"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="tf", max_length=512, truncation=True).input_ids
outputs = model.generate(
inputs,
max_length=100,
do_sample=True,
top_k=50,
temperature=0.7,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False)
print("Raw Output:", response)
test_chinese_generation()
```
你应该能看到类似：
```text
Raw Output: <pad> 伊孜: 在看一本心理学的书～</s>
```
🎉 成功！
---
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