关于tokenizer对特殊字符的处理

你好，感谢你们的出色工作。

我在使用模型的 tokenizer 时遇到了一些问题。当我使用 tokenizer 对包含连续的空格和特殊字符（如 \n, \t 等）进行 encode 操作时，我发现 tokenizer 会忽略周围有多个空格的特殊字符，或者会将这些特殊字符转为多个空格，这使得再次进行 decode 操作后，文本中这些特殊字符会丢失。测试的代码如下：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fnlp/moss-moon-003-sft", trust_remote_code=True)

text = "a  \n  b\n   \nc \n "

# input_ids: [64, 106058, 106058, 65, 106057, 66, 220, 56599]
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False)

# 输出: "a       b     c \n "
print(tokenizer.decode(input_ids))

我按照这样测试其他模型的 tokenizer 时均未发现这个现象，其他模型的 tokenizer 对文本经过 encode 和 decode 后均会还原为和原来一致的文本。

这个问题是我对 MOSS 进行微调后发现的，我发现微调后的 MOSS 模型在生成代码时，当遇到代码中有换行加缩进的时候，微调模型从来不会生成换行，而原本的 MOSS 在这种情况下是会生成换行的。在我检查了 tokenizer 后发现了这一问题，请问应该如何解决呢？

Start by running the provided Python reproduction with AutoTokenizer and the fnlp/moss-moon-003-sft model, then inspect the tokenizer's encode/decode behavior for spaces, newlines, and tabs. Done means the round trip preserves these characters and fine-tuned generation can retain newlines with indentation.