dataset_sft.py中loss_mask的切片为什么和X一致？

[BigaGrayWolf]

dataset_sft.py中的第50行 loss_mask=np.array(loss_mask[:-1]) 个人觉得应该改为 loss_mask=np.array(loss_mask[1:]) 和Y的切片一致，因为最后算Loss的时候，是将Y的值和模型的输出进行比较。

[DLLXW]

dataset_sft.py中的第50行 loss_mask=np.array(loss_mask[:-1]) 个人觉得应该改为 loss_mask=np.array(loss_mask[1:]) 和Y的切片一致，因为最后算Loss的时候，是将Y的值和模型的输出进行比较。

这个问题我在写的时候也有思考过，但是根据我写的那个逻辑，好像没啥问题，可以具体打出来看下是不是符合预期。

[Niculuse]

个人认为应该和X的切片一致。Y是标签，是X的标签，计算loss的时候，mask应该指明输入中哪些位置不参与计算，所以是和X切片一致。