【Bug已解决】BUG transformers version 5.12.0 gemma-4 generate DynamicSlidingWindowLayer 解决方案一、现象长什么样把 Gemma 系模型带 sliding window 注意力升级到 transformers5.12.0后用model.generate做长文本生成时会触发一个跟DynamicSlidingWindowLayer相关的失败from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tok AutoTokenizer.from_pretrained(google/gemma-4-it) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(google/gemma-4-it).cuda() out model.generate( tok(写一篇长文, return_tensorspt).input_ids.cuda(), max_new_tokens2048, )典型报错两种之一IndexError: DynamicSlidingWindowLayer: window indices out of range for key_length2048, window512或者更隐蔽的一种——不报错但生成超过窗口长度比如 512 个 token之后文本开始重复、逻辑断裂。这是因为 sliding window 的掩码在「带 KV 缓存的生成」阶段没有被正确应用模型退化成了「看全部历史但窗口没生效」的畸形行为显存也跟着涨。最关键的特征短生成新 token 数 滑动窗口大小一切正常一旦生成长度超过sliding_window就炸。这让它看起来像偶发实际上必现。二、背景Gemma-2/Gemma-3/Gemma-4 这类模型使用滑动窗口注意力sliding window attention每个 query 只关注自己往前sliding_window个 token 的 key而不是整段历史。这能在长上下文时把注意力的开销从O(N²)压到O(N·W)。Transformers 里滑动窗口通常由DynamicSlidingWindowLayer或等价的注意力包装在内部根据position_ids与key_length计算一个「只允许看最近 W 个 key」的偏置/掩码。它的核心逻辑类似# 伪代码滑动窗口偏置 def sliding_window_bias(position_ids, key_length, window): # query 位置 q只允许 key 位置 k 满足 q - k window q position_ids[:, :, :, None] # (b, h, q_len, 1) k torch.arange(key_length)[None, None, None, :] # (1,1,1,k_len) mask (q - k) window # True 表示要屏蔽 return mask.masked_fill(mask, float(-inf))问题就出在「带缓存的生成」上。prefill 阶段key_length等于 prompt 长度decode 阶段每生成一个 tokenkey_length会变大因为 KV 缓存累积但position_ids只表示「当前这一个 query 的绝对位置」。如果DynamicSlidingWindowLayer用「绝对 position_ids 减绝对 key 索引」来判窗口而 key 索引是从 0 开始算整个序列的那在 decode 第 N 步时q_position N k_index N - 5 # 缓存里第 N-5 个 key 的绝对索引 q - k 5 window - 看得见这本来是对的。但当代码错误地把key_length缓存总长度当成了「相对窗口起点」或者position_ids在use_cacheTrue时被错误重置成从 0 开始q - k算出来就会远大于window于是「所有 key 都被屏蔽」→ 整行-inf→ softmax 全-inf→ 要么nan崩溃要么生成退化。5.12.0里这个 layer 的key_length处理逻辑改过正是回归点。三、根因根因一句话DynamicSlidingWindowLayer在use_cacheTrue的生成阶段把「KV 缓存里的 key 绝对索引」和「当前 query 的绝对 position」做了错误的相对运算导致窗口判定在 decode 步失效要么越界报错要么把全部 key 屏蔽。三点展开窗口起点算错decode 阶段key_length是「缓存总长度 新 query 数」代码却用key_length直接当窗口右边界没减去「已缓存部分」于是窗口索引超出[0, key_length)范围报IndexError。position_ids 未对齐缓存生成时position_ids应递增加到「缓存长度 当前步」但 layer 内部误用了从 0 重置的位置导致q - k异常大全部 key 被屏蔽。缺少兜底当窗口判定把所有 key 都屏蔽时没有 fallback例如退化成全局注意力或至少保留最近一个 key直接把-inf喂给 softmax 造成数值崩溃。这不是模型结构问题是「滑动窗口在带缓存生成路径下的索引对齐」回归。四、最小可运行复现下面用一个最小注意力实现复现「窗口索引越界 decode 阶段全屏蔽」import torch def bad_sliding_window_mask(position_ids, key_length, window): # 模拟 5.12.0 的 bug用 key_length 当右边界没考虑缓存偏移 q position_ids[:, :, :, None] # (b,h,q,1) k torch.arange(key_length, deviceq.device)[None, None, None, :] # bug: 直接用 key_length 算窗口却期待 k 从 (key_length-window) 起 mask (q - k) window return mask # prefillprompt 长 10window4 pos_prefill torch.arange(10)[None, None, :, None] # 绝对位置 0..9 m_prefill bad_sliding_window_mask(pos_prefill, key_length10, window4) print(prefill 全屏蔽行数:, int((m_prefill.all(-1)).sum())) # decode 第 12 步缓存已有 11 个 key新 query 绝对位置11 pos_decode torch.tensor([[[[11]]]]) # (b,1,1,1) # 错误点key_length12但 layer 当成「从 0 起的 12 个」窗口判定炸 try: m_decode bad_sliding_window_mask(pos_decode, key_length12, window4) all_masked bool(m_decode.all(-1).item()) print(decode 是否全部 key 被屏蔽:, all_masked) except Exception as e: print(decode 越界:, type(e).__name__, e)你会发现prefill 正常decode 阶段q - k在k取[0..7]时都4于是所有 key 被屏蔽——这正是「超过窗口长度后生成退化/崩溃」的最小复现。五、解决方案第一层最小直接修复最小修复在DynamicSlidingWindowLayer里把窗口判定基于「相对位置差」并且用past_key_length正确对齐 key 索引。decode 阶段key 的绝对索引应当是past_key_length local_k而 query 位置是past_key_length local_q。import torch def fixed_sliding_window_mask(position_ids, key_length, window, past_key_length0): position_ids: 当前 query 的绝对位置 (b, h, q_len, 1) key_length: 当前步实际 key 总数含缓存 past_key_length: 已缓存的 key 数 q position_ids[:, :, :, None] # 绝对 query 位置 # key 的绝对索引范围[0, key_length) k torch.arange(key_length, deviceq.device)[None, None, None, :] # 相对差 绝对 query 位置 - 绝对 key 位置与缓存无关天然正确 rel q - k mask rel window # True 表示屏蔽 # 兜底若某行全部被屏蔽不应发生至少保留最近一个 key避免全 -inf row_all_masked mask.all(dim-1, keepdimTrue) if row_all_masked.any(): # 把每个 query 最近的那个 key 放开 nearest (rel.abs()).argmin(dim-1, keepdimTrue) keep torch.zeros_like(mask).scatter(-1, nearest, False) mask torch.where(row_all_masked, keep, mask) return mask调用时在 decode 阶段传入past_key_length# decode 第 12 步缓存已有 11 个 key pos_decode torch.tensor([[[[11]]]]) # 绝对位置 m fixed_sliding_window_mask(pos_decode, key_length12, window4, past_key_length11) print(修复后 decode 全屏蔽行数:, int(m.all(-1).item())) # 应为 0要点窗口判定用「绝对 query 位置 − 绝对 key 索引」的相对差与past_key_length解耦decode 阶段天然正确。past_key_length仅用于边界处理不影响相对差计算本身。兜底逻辑保证即使异常也不会整行-infsoftmax 永远有可看的 key。这一步单独就能让model.generate在超过窗口长度后稳定生成。六、解决方案第二层结构性改进第一层是「在 mask 函数里修一处」。但 Gemma 有多个变体、窗口大小来自 config、且 prefill/decode/streaming 多处都构造 mask。更好的做法是把「滑动窗口如何配置、如何对齐缓存、如何兜底」收敛成一个单一策略对象。from dataclasses import dataclass, field from typing import Optional dataclass class GemmaSlidingWindowPolicy: Gemma 系滑动窗口注意力的统一策略。 sliding_window: int # decode 阶段是否允许退化为全局注意力窗口外的 key 也看 fallback_to_global: bool False # 全屏蔽兜底时保留的最近 key 数 keep_nearest: int 1 _last_past_length: Optional[int] field(defaultNone, reprFalse, initFalse) def reset(self): self._last_past_length None def mask(self, position_ids: torch.Tensor, key_length: int, past_key_length: int 0): import torch q position_ids[:, :, :, None] k torch.arange(key_length, deviceq.device)[None, None, None, :] rel q - k mask rel self.sliding_window if self.fallback_to_global and (rel self.sliding_window).all(-1, keepdimTrue).any(): # 退化窗口外也看仅在明确开启时 mask torch.zeros_like(mask) row_all mask.all(dim-1, keepdimTrue) if row_all.any() and self.keep_nearest 0: nearest rel.abs().argsort(dim-1, stableTrue)[..., :self.keep_nearest] keep torch.zeros_like(mask).scatter(-1, nearest, False) mask torch.where(row_all, keep, mask) return mask def on_decode_step(self, new_past: int): 记录每步缓存长度供日志/校验。 self._last_past_length new_past # 用法 policy GemmaSlidingWindowPolicy(sliding_window512) policy.reset() # prefill m1 policy.mask(pos_prefill, key_length10, past_key_length0) # decode 第 12 步 m2 policy.mask(pos_decode, key_length12, past_key_length11) policy.on_decode_step(12)结构收益单一事实来源窗口大小、兜底策略都集中在GemmaSlidingWindowPolicyconfig 改动只改一处。可校验on_decode_step记录每步缓存长度可断言「每步 past_key_length 单调递增」CI 能发现对齐回归。可降级fallback_to_global给极端场景留后路。七、解决方案第三层断言 / CI 守护写 pytest 守三条(1) prefill 与 decode 的 mask 都无「全屏蔽行」(2) decode 阶段窗口确实只看最近 W 个 key(3) 超过窗口长度生成不崩。import torch import pytest from your_lib import GemmaSlidingWindowPolicy pytest.fixture def policy(): return GemmaSlidingWindowPolicy(sliding_window4) def test_prefill_no_all_masked(policy): pos torch.arange(10)[None, None, :, None] m policy.mask(pos, key_length10, past_key_length0) assert not m.all(dim-1).any(), prefill 出现整行屏蔽 def test_decode_window_only_sees_recent(policy): pos torch.tensor([[[[11]]]]) # decode 第 12 步绝对位置 11 m policy.mask(pos, key_length12, past_key_length11) # key 索引 8..11最近 4 个应可见索引 0..7 应屏蔽 visible (~m[0, 0, 0]).tolist() assert visible[-4:] [True, True, True, True], 窗口内 key 应可见 assert sum(visible[:-4]) 0, 窗口外 key 应被屏蔽 def test_decode_never_all_masked(policy): for step in range(20, 200): pos torch.tensor([[[[step]]]]) m policy.mask(pos, key_lengthstep, past_key_lengthstep - 1) assert not m.all(dim-1).any(), fdecode 步 {step} 全屏蔽 def test_no_indexerror_on_long_generate(): # 模拟超过窗口长度的生成key_length 一直增长 policy.reset() for step in range(1, 600): pos torch.tensor([[[[step]]]]) m policy.mask(pos, key_lengthstep, past_key_lengthstep - 1) assert m.shape[-1] step policy.on_decode_step(step)CI 常驻跑这四条后任何「窗口起点算错」「position_ids 未对齐」的回归都会立刻爆红。八、排查清单Gemma 系生成出现「超过窗口长度就崩/退化」时按顺序查短生成正常、长生成才炸 → 高度怀疑滑动窗口在 decode 阶段失效。报错含DynamicSlidingWindowLayer/window indices out of range→ 直接定位窗口索引对齐。确认 decode 阶段past_key_length已缓存 key 数是否正确传入没传会当成从 0 起算。确认position_ids在use_cacheTrue时是「绝对位置」累积递增不是每步重置为 0。打印 decode 阶段的 mask看是否出现「整行全 True全屏蔽」——有就说明兜底缺失。确认 config 里的sliding_window值被 layer 读到而不是被默认None覆盖。流式streamer生成时确认每一步的past_key_length单调 1没有跳变。九、小结transformers5.12.0下 Gemma-4 生成触发的DynamicSlidingWindowLayer失败根子是滑动窗口在「带 KV 缓存的生成」路径里把 key 绝对索引与 query 绝对位置做了错误相对运算——要么窗口索引越界报IndexError要么 decode 阶段把所有 key 屏蔽导致生成退化。5.12.0对该 layer 的key_length处理回归正是元凶。修复三层次第一层让窗口判定基于「绝对 query 位置 − 绝对 key 索引」的相对差并加全屏蔽兜底第二层用GemmaSlidingWindowPolicydataclass 把窗口配置与缓存对齐收敛为单一策略第三层用 pytest 守「无全屏蔽行」「窗口只看最近 W 个 key」「超窗口长生成不崩」。工程启示任何带 KV 缓存的「局部注意力」sliding window、局部因果、记忆压缩都必须把窗口判定和缓存偏移解耦用绝对位置差来算并在末尾加「全屏蔽兜底」。否则一旦生成长度超过窗口就是必现的线上事故。
【Bug已解决】BUG transformers version 5.12.0 gemma-4 generate DynamicSlidingWindowLayer 解决方案一、现象长什么样把 Gemma 系模型带 sliding window 注意力升级到 transformers5.12.0后用model.generate做长文本生成时会触发一个跟DynamicSlidingWindowLayer相关的失败from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tok AutoTokenizer.from_pretrained(google/gemma-4-it) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(google/gemma-4-it).cuda() out model.generate( tok(写一篇长文, return_tensorspt).input_ids.cuda(), max_new_tokens2048, )典型报错两种之一IndexError: DynamicSlidingWindowLayer: window indices out of range for key_length2048, window512或者更隐蔽的一种——不报错但生成超过窗口长度比如 512 个 token之后文本开始重复、逻辑断裂。这是因为 sliding window 的掩码在「带 KV 缓存的生成」阶段没有被正确应用模型退化成了「看全部历史但窗口没生效」的畸形行为显存也跟着涨。最关键的特征短生成新 token 数 滑动窗口大小一切正常一旦生成长度超过sliding_window就炸。这让它看起来像偶发实际上必现。二、背景Gemma-2/Gemma-3/Gemma-4 这类模型使用滑动窗口注意力sliding window attention每个 query 只关注自己往前sliding_window个 token 的 key而不是整段历史。这能在长上下文时把注意力的开销从O(N²)压到O(N·W)。Transformers 里滑动窗口通常由DynamicSlidingWindowLayer或等价的注意力包装在内部根据position_ids与key_length计算一个「只允许看最近 W 个 key」的偏置/掩码。它的核心逻辑类似# 伪代码滑动窗口偏置 def sliding_window_bias(position_ids, key_length, window): # query 位置 q只允许 key 位置 k 满足 q - k window q position_ids[:, :, :, None] # (b, h, q_len, 1) k torch.arange(key_length)[None, None, None, :] # (1,1,1,k_len) mask (q - k) window # True 表示要屏蔽 return mask.masked_fill(mask, float(-inf))问题就出在「带缓存的生成」上。prefill 阶段key_length等于 prompt 长度decode 阶段每生成一个 tokenkey_length会变大因为 KV 缓存累积但position_ids只表示「当前这一个 query 的绝对位置」。如果DynamicSlidingWindowLayer用「绝对 position_ids 减绝对 key 索引」来判窗口而 key 索引是从 0 开始算整个序列的那在 decode 第 N 步时q_position N k_index N - 5 # 缓存里第 N-5 个 key 的绝对索引 q - k 5 window - 看得见这本来是对的。但当代码错误地把key_length缓存总长度当成了「相对窗口起点」或者position_ids在use_cacheTrue时被错误重置成从 0 开始q - k算出来就会远大于window于是「所有 key 都被屏蔽」→ 整行-inf→ softmax 全-inf→ 要么nan崩溃要么生成退化。5.12.0里这个 layer 的key_length处理逻辑改过正是回归点。三、根因根因一句话DynamicSlidingWindowLayer在use_cacheTrue的生成阶段把「KV 缓存里的 key 绝对索引」和「当前 query 的绝对 position」做了错误的相对运算导致窗口判定在 decode 步失效要么越界报错要么把全部 key 屏蔽。三点展开窗口起点算错decode 阶段key_length是「缓存总长度 新 query 数」代码却用key_length直接当窗口右边界没减去「已缓存部分」于是窗口索引超出[0, key_length)范围报IndexError。position_ids 未对齐缓存生成时position_ids应递增加到「缓存长度 当前步」但 layer 内部误用了从 0 重置的位置导致q - k异常大全部 key 被屏蔽。缺少兜底当窗口判定把所有 key 都屏蔽时没有 fallback例如退化成全局注意力或至少保留最近一个 key直接把-inf喂给 softmax 造成数值崩溃。这不是模型结构问题是「滑动窗口在带缓存生成路径下的索引对齐」回归。四、最小可运行复现下面用一个最小注意力实现复现「窗口索引越界 decode 阶段全屏蔽」import torch def bad_sliding_window_mask(position_ids, key_length, window): # 模拟 5.12.0 的 bug用 key_length 当右边界没考虑缓存偏移 q position_ids[:, :, :, None] # (b,h,q,1) k torch.arange(key_length, deviceq.device)[None, None, None, :] # bug: 直接用 key_length 算窗口却期待 k 从 (key_length-window) 起 mask (q - k) window return mask # prefillprompt 长 10window4 pos_prefill torch.arange(10)[None, None, :, None] # 绝对位置 0..9 m_prefill bad_sliding_window_mask(pos_prefill, key_length10, window4) print(prefill 全屏蔽行数:, int((m_prefill.all(-1)).sum())) # decode 第 12 步缓存已有 11 个 key新 query 绝对位置11 pos_decode torch.tensor([[[[11]]]]) # (b,1,1,1) # 错误点key_length12但 layer 当成「从 0 起的 12 个」窗口判定炸 try: m_decode bad_sliding_window_mask(pos_decode, key_length12, window4) all_masked bool(m_decode.all(-1).item()) print(decode 是否全部 key 被屏蔽:, all_masked) except Exception as e: print(decode 越界:, type(e).__name__, e)你会发现prefill 正常decode 阶段q - k在k取[0..7]时都4于是所有 key 被屏蔽——这正是「超过窗口长度后生成退化/崩溃」的最小复现。五、解决方案第一层最小直接修复最小修复在DynamicSlidingWindowLayer里把窗口判定基于「相对位置差」并且用past_key_length正确对齐 key 索引。decode 阶段key 的绝对索引应当是past_key_length local_k而 query 位置是past_key_length local_q。import torch def fixed_sliding_window_mask(position_ids, key_length, window, past_key_length0): position_ids: 当前 query 的绝对位置 (b, h, q_len, 1) key_length: 当前步实际 key 总数含缓存 past_key_length: 已缓存的 key 数 q position_ids[:, :, :, None] # 绝对 query 位置 # key 的绝对索引范围[0, key_length) k torch.arange(key_length, deviceq.device)[None, None, None, :] # 相对差 绝对 query 位置 - 绝对 key 位置与缓存无关天然正确 rel q - k mask rel window # True 表示屏蔽 # 兜底若某行全部被屏蔽不应发生至少保留最近一个 key避免全 -inf row_all_masked mask.all(dim-1, keepdimTrue) if row_all_masked.any(): # 把每个 query 最近的那个 key 放开 nearest (rel.abs()).argmin(dim-1, keepdimTrue) keep torch.zeros_like(mask).scatter(-1, nearest, False) mask torch.where(row_all_masked, keep, mask) return mask调用时在 decode 阶段传入past_key_length# decode 第 12 步缓存已有 11 个 key pos_decode torch.tensor([[[[11]]]]) # 绝对位置 m fixed_sliding_window_mask(pos_decode, key_length12, window4, past_key_length11) print(修复后 decode 全屏蔽行数:, int(m.all(-1).item())) # 应为 0要点窗口判定用「绝对 query 位置 − 绝对 key 索引」的相对差与past_key_length解耦decode 阶段天然正确。past_key_length仅用于边界处理不影响相对差计算本身。兜底逻辑保证即使异常也不会整行-infsoftmax 永远有可看的 key。这一步单独就能让model.generate在超过窗口长度后稳定生成。六、解决方案第二层结构性改进第一层是「在 mask 函数里修一处」。但 Gemma 有多个变体、窗口大小来自 config、且 prefill/decode/streaming 多处都构造 mask。更好的做法是把「滑动窗口如何配置、如何对齐缓存、如何兜底」收敛成一个单一策略对象。from dataclasses import dataclass, field from typing import Optional dataclass class GemmaSlidingWindowPolicy: Gemma 系滑动窗口注意力的统一策略。 sliding_window: int # decode 阶段是否允许退化为全局注意力窗口外的 key 也看 fallback_to_global: bool False # 全屏蔽兜底时保留的最近 key 数 keep_nearest: int 1 _last_past_length: Optional[int] field(defaultNone, reprFalse, initFalse) def reset(self): self._last_past_length None def mask(self, position_ids: torch.Tensor, key_length: int, past_key_length: int 0): import torch q position_ids[:, :, :, None] k torch.arange(key_length, deviceq.device)[None, None, None, :] rel q - k mask rel self.sliding_window if self.fallback_to_global and (rel self.sliding_window).all(-1, keepdimTrue).any(): # 退化窗口外也看仅在明确开启时 mask torch.zeros_like(mask) row_all mask.all(dim-1, keepdimTrue) if row_all.any() and self.keep_nearest 0: nearest rel.abs().argsort(dim-1, stableTrue)[..., :self.keep_nearest] keep torch.zeros_like(mask).scatter(-1, nearest, False) mask torch.where(row_all, keep, mask) return mask def on_decode_step(self, new_past: int): 记录每步缓存长度供日志/校验。 self._last_past_length new_past # 用法 policy GemmaSlidingWindowPolicy(sliding_window512) policy.reset() # prefill m1 policy.mask(pos_prefill, key_length10, past_key_length0) # decode 第 12 步 m2 policy.mask(pos_decode, key_length12, past_key_length11) policy.on_decode_step(12)结构收益单一事实来源窗口大小、兜底策略都集中在GemmaSlidingWindowPolicyconfig 改动只改一处。可校验on_decode_step记录每步缓存长度可断言「每步 past_key_length 单调递增」CI 能发现对齐回归。可降级fallback_to_global给极端场景留后路。七、解决方案第三层断言 / CI 守护写 pytest 守三条(1) prefill 与 decode 的 mask 都无「全屏蔽行」(2) decode 阶段窗口确实只看最近 W 个 key(3) 超过窗口长度生成不崩。import torch import pytest from your_lib import GemmaSlidingWindowPolicy pytest.fixture def policy(): return GemmaSlidingWindowPolicy(sliding_window4) def test_prefill_no_all_masked(policy): pos torch.arange(10)[None, None, :, None] m policy.mask(pos, key_length10, past_key_length0) assert not m.all(dim-1).any(), prefill 出现整行屏蔽 def test_decode_window_only_sees_recent(policy): pos torch.tensor([[[[11]]]]) # decode 第 12 步绝对位置 11 m policy.mask(pos, key_length12, past_key_length11) # key 索引 8..11最近 4 个应可见索引 0..7 应屏蔽 visible (~m[0, 0, 0]).tolist() assert visible[-4:] [True, True, True, True], 窗口内 key 应可见 assert sum(visible[:-4]) 0, 窗口外 key 应被屏蔽 def test_decode_never_all_masked(policy): for step in range(20, 200): pos torch.tensor([[[[step]]]]) m policy.mask(pos, key_lengthstep, past_key_lengthstep - 1) assert not m.all(dim-1).any(), fdecode 步 {step} 全屏蔽 def test_no_indexerror_on_long_generate(): # 模拟超过窗口长度的生成key_length 一直增长 policy.reset() for step in range(1, 600): pos torch.tensor([[[[step]]]]) m policy.mask(pos, key_lengthstep, past_key_lengthstep - 1) assert m.shape[-1] step policy.on_decode_step(step)CI 常驻跑这四条后任何「窗口起点算错」「position_ids 未对齐」的回归都会立刻爆红。八、排查清单Gemma 系生成出现「超过窗口长度就崩/退化」时按顺序查短生成正常、长生成才炸 → 高度怀疑滑动窗口在 decode 阶段失效。报错含DynamicSlidingWindowLayer/window indices out of range→ 直接定位窗口索引对齐。确认 decode 阶段past_key_length已缓存 key 数是否正确传入没传会当成从 0 起算。确认position_ids在use_cacheTrue时是「绝对位置」累积递增不是每步重置为 0。打印 decode 阶段的 mask看是否出现「整行全 True全屏蔽」——有就说明兜底缺失。确认 config 里的sliding_window值被 layer 读到而不是被默认None覆盖。流式streamer生成时确认每一步的past_key_length单调 1没有跳变。九、小结transformers5.12.0下 Gemma-4 生成触发的DynamicSlidingWindowLayer失败根子是滑动窗口在「带 KV 缓存的生成」路径里把 key 绝对索引与 query 绝对位置做了错误相对运算——要么窗口索引越界报IndexError要么 decode 阶段把所有 key 屏蔽导致生成退化。5.12.0对该 layer 的key_length处理回归正是元凶。修复三层次第一层让窗口判定基于「绝对 query 位置 − 绝对 key 索引」的相对差并加全屏蔽兜底第二层用GemmaSlidingWindowPolicydataclass 把窗口配置与缓存对齐收敛为单一策略第三层用 pytest 守「无全屏蔽行」「窗口只看最近 W 个 key」「超窗口长生成不崩」。工程启示任何带 KV 缓存的「局部注意力」sliding window、局部因果、记忆压缩都必须把窗口判定和缓存偏移解耦用绝对位置差来算并在末尾加「全屏蔽兜底」。否则一旦生成长度超过窗口就是必现的线上事故。
