PPOSFTDataset bug report和相关问题咨询

[DZ9]

ppo_datahelper.py此处代码和对应函数不适配。

另外想正好咨询一下：

1. 此处应该padding left or right？
2. llama2默认是padding right，但我看到reward model里的batch数据都是padding left，ppo这里都有很多地方也是padding到left的，具体的padding对齐策略是怎样的呢？
3. 我发现loss_mask最终会把对应的tokenid改为0，ppo_trainer.py ，然后和模型输出做cross entropy，这里被mask掉的数据，好像依旧会按照label是0而进行梯度回传，能否咨询下这里的具体原理呢？
   

[Ablustrund]

1. pad-left = false是从右侧padding
2. reward model padding left是为了防止最后打分的token为pad，影响效果。
3. lossmask吧tokenid改为pad，所以最终是不会计算loss的。