可以这么答：

 decoder‑only 大模型在推理时通常选左padding。原因是生成时模型默认用序列最后一个 token 的 logits 采样下一步。如果右 padding，最后一个位置是 <pad>，采样逻辑会拿到无意义的 logits；而左 padding 保证最后一个位置永远是真实 token。

此外左 padding 让不同长度句子右对齐，KV‑cache 能复用，在线推理显存和吞吐都更高效。

训练的时候左padding还是右padding没有影响，因为可以自行设置ignore_label忽略掉padding的位置，但训练资源紧张，一般也不padding，直接constant length data loader。

一、什么叫padding？

• 在训练和推理中，为了批量并行处理可变长度的序列，需要对短序列进行填充。

• 做法：往句子里塞“占位符 token（<pad>）”。

  • 左padding：<pad> <pad> 我 喜欢 苹果

  • 右padding：我 喜欢 苹果 <pad> <pad>

二、为啥大模型推理时都用左padding？

1、生成时只看“最后一个”logit

generate()的过程中需要从最后一个token的probability中sample下一个token，但right padding时最后一个token是<pad>，模型就会用 占位符的 logits 来采样，直接翻车。HF Transformers 因此会警告

“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.”

2、KV-cache

在线服务时会把已算好的 Key/Value 缓存住。左 padding 让“真正的 token”在每条序列的 右端对齐，这样批里不同长度请求共用同一块 KV‑cache，GPU 读写整齐，像 vLLM 的 paged‑attention 就是这么设计的。

三、那右padding就一无是处吗？

• BERT/encoder-only 这种一次性读完再做分类的模型，输出不依赖“最后一个位置”，左右 padding 都行，很多教程还是右 padding。

• 训练阶段切固定长度块（pre‑training “pack” trick）：干脆不用 <pad>。所以论文里常见“我们没用 padding”。

实战小贴士

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3-8B")
tok.pad_token = tok.eos_token        # Llama 没有原生 pad
tok.padding_side = "left"            # 关键行
out = tok(texts, padding=True, return_tensors='pt')

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真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

五、如何学习大模型 AI ？

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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*   用好 AI 的核心心法
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*   提示工程的意义和核心思想
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

*   为什么要做 RAG
*   搭建一个简单的 ChatPDF
*   检索的基础概念
*   什么是向量表示（Embeddings）
*   向量数据库与向量检索
*   基于向量检索的 RAG
*   搭建 RAG 系统的扩展知识
*   混合检索与 RAG-Fusion 简介
*   向量模型本地部署
*   …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

*   为什么要做 RAG
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
*   什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
*   Transformer结构简介
*   轻量化微调
*   实验数据集的构建
*   …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

*   硬件选型
*   带你了解全球大模型
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*   热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
*   在本地计算机运行大模型
*   大模型的私有化部署
*   基于 vLLM 部署大模型
*   案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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