关于预训练BART的问题

您好
我尝试在您发布在huggingface的BART base chinese checkpoint上继续预训练，但是发现训练之后的效果反而更差了。

预训练之前：
[{'generated_text': '作 为 电 子 支 付 的 平 台 ， 京 东 绝 对 是 领 先 者 而 如 今 的 刘 强 东 已 经 是 身 价 过 亿 的 老 板 。'}]

预训练之后：
[{'generated_text': '作 为 电 子 。 电 子 的 平 台 ， 京 东 绝 对 是 领 先 者 。 如 今 的 刘 强 ， 已 经 是 身 价 过 去 的 老 板 。'}]

但是loss看起来是正常的：
| 15000/ 300000 steps| 45762.33 tokens/s| loss 3.85| acc: 0.405
| 20000/ 300000 steps| 45768.57 tokens/s| loss 1.86| acc: 0.660
| 25000/ 300000 steps| 45703.98 tokens/s| loss 0.86| acc: 0.857
| 30000/ 300000 steps| 45733.30 tokens/s| loss 0.62| acc: 0.901
| 35000/ 300000 steps| 45730.72 tokens/s| loss 0.53| acc: 0.915
| 40000/ 300000 steps| 45734.99 tokens/s| loss 0.46| acc: 0.924
| 45000/ 300000 steps| 45734.17 tokens/s| loss 0.42| acc: 0.930

以下是我的预训练命令：
python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_bart_seq512_dataset.pt \
--pretrained_model_path pytorch_model.bin \
--vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
--config_path models/bart/base_config.json \
--output_model_path models/cluecorpussmall_bart_seq512_dataset.bin \
--world_size 4 --gpu_ranks 0 1 2 3 \
--total_steps 30000000 --save_checkpoint_steps 100000 --report_steps 5000 \
--learning_rate 1e-4 --batch_size \
--span_masking --span_max_length 3 \
--embedding word_pos --tgt_embedding word_pos \
--encoder transformer --mask fully_visible --decoder transformer \
--target bart --tie_weights \
--has_lmtarget_bias

如果有问题的话，希望您能指出，感激不尽！