深度强化学习实战：如何高效处理AI生成代码中的token问题

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在深度强化学习（DRL）中，我们经常需要处理由 AI 生成的代码或指令。这些代码通常会被转换成 token 序列作为模型的输入。但糟糕的 token 处理方式会导致：

内存爆炸：固定长度的 token 分配会让短序列浪费内存，长序列导致溢出
训练速度慢：低效的 batch 处理使得 GPU 利用率低下
梯度不稳定：不合理的 token 截断会影响模型收敛

传统方法会给所有样本分配固定长度的 token 空间（比如 512 个 token）。这带来两个问题：

对短序列会造成 70% 以上的内存浪费
长序列会被强制截断，丢失关键信息

基于注意力机制的动态分配方案：

按实际序列长度分配 token 空间
配合稀疏注意力机制减少计算量
智能 padding 策略提升 batch 效率

class DynamicTokenizer:
    def __init__(self, max_len=1024):
        self.max_len = max_len
        # 实际工程中这里会加载预训练的词表

    def tokenize(self, code_str):
        """动态截断 + 智能 padding"""
        tokens = code_str.split()[:self.max_len]  # 简单示例
        pad_len = max(0, self.max_len - len(tokens))
        return tokens + ['<pad>'] * pad_len

关键技巧：

按长度分桶（bucket）
相似长度的样本组成 batch
最小化 padding 数量

def create_batches(samples, batch_size=32):
    # 按长度排序
    samples.sort(key=lambda x: len(x['tokens']))

    batches = []
    for i in range(0, len(samples), batch_size):
        batch = samples[i:i + batch_size]
        max_len = len(batch[-1]['tokens'])  # 取当前 batch 最长的

        # 统一 padding 到当前 batch 最大长度
        for sample in batch:
            sample['tokens'] += ['<pad>'] * (max_len - len(sample['tokens']))
        batches.append(batch)
    return batches