两处容易踩的坑：LLM 消息数组与字典工具的隐藏副作用

在 LLM 应用开发里，我们经常需要处理多轮消息、对话历史等结构化内容。理论上，这些对象应该是简单、透明、可控的——但在 NumPy 和特定字典工具（如 addict.Dict）参与后，一些微妙的行为会悄悄改变数据结构，让输出变得诡异甚至完全不对。本篇记录我在实际开发（尤其是 verl 与 transformers）中遇到的两个“小问题”：一个来自 NumPy 的自动维度推断，另一个来自字典工具的默认属性行为。它们不是 bug，却可能让你花一阵子 debug。

TL;DR

NumPy 变长消息问题：当使用 np.array(..., dtype=object) 处理长度不一致的消息列表时，NumPy 可能返回不同维度的数组，导致后续处理出错。改用 np.fromiter 或预分配 object 数组并赋值，可确保输出结构统一。
字典赋值工具干扰问题：使用 addict.Dict 等动态字典工具包装消息数据时，其默认行为会干扰 transformers 对消息结构的正确判断，导致模板生成错误。可换用 OmegaConf 或修改 addict 源码禁用自动建键功能以修复问题。

本文记录两个 LLM 消息处理时可能遇到的小问题。

NumPy变长消息

问题描述

第一个小问题是在使用 verl^[1] 时遇到的，代码：https://github.com/volcengine/verl/blob/8fdc4d3f202f41461f4de9f42a637228e342668b/verl/utils/dataset/rl_dataset.py#L63，如下：

1 2	for key, val in non_tensors.items(): non_tensors[key] = np.array(val, dtype=object)

这里的意思就是把非 tensor 的特征列转为 array。

但是，如果我们每个 batch 的消息数长度不一致时，这里可能会产生两种不同的输出。

msgs = [
    {"role": "system", "content": "S1"},
    {"role": "assistant", "content": "A1"},
    {"role": "user", "content": "U2"},
]

val = [msgs, msgs]
arr = np.array(val, dtype=object)
print(type(arr), type(arr[1]))

val = [msgs, msgs[:-1]]
arr = np.array(val, dtype=object)
print(type(arr), type(arr[1]))

结果如下：

1 2	<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'list'>

这是因为如果给定 val 包含的元素个数相等时，NumPy 会尝试把它们变成一个多维数组，如果失败，则退回到一维 object array（里面的元素保持原始 Python list）。

显然，第一种情况下，每个子 list 转成 ndarray，然后堆叠成二维 ndarray，而第二种情况则退化为一维 object array。

解决方法

既然知道问题所在，解决起来其实比较容易啦。verl 在 0.6.0 时已经修改了这个可能引发问题的写法：

1 2	for key, val in non_tensors.items(): non_tensors[key] = np.fromiter(val, dtype=object, count=len(val))

fromiter 只能生成一维数组，并且所有元素必须是标量或 object（当 dtype=object）。修改后，输出就统一了：

msgs = [
    {"role": "system", "content": "S1"},
    {"role": "assistant", "content": "A1"},
    {"role": "user", "content": "U2"},
]

val = [msgs, msgs]
np.fromiter(val, dtype=object, count=len(val))
print(type(arr), type(arr[1]))

val = [msgs, msgs[:-1]]
np.fromiter(val, dtype=object, count=len(val))
print(type(arr), type(arr[1]))

结果为：

1 2	<class 'numpy.ndarray'> <class 'list'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'list'>

或者，还可以用 empty + assignment 的方法：

msgs = [
    {"role": "system", "content": "S1"},
    {"role": "assistant", "content": "A1"},
    {"role": "user", "content": "U2"},
]
val = [msgs, msgs]
arr = np.empty(len(val), dtype=object)
arr[:] = val
print(type(arr), type(arr[1]))

val = [msgs, msgs[:-1]]
arr = np.empty(len(val), dtype=object)
arr[:] = val
print(type(arr), type(arr[1]))

结果和 fromiter 是一样的。注意，这里的 arr[:] = val 其实等价于：

1 2	for i, v in enumerate(val): arr[i] = v

不过直接 : 赋值的方法会先尝试 broadcast，发现 dtype=object 时，broadcast 很宽松，只要长度一致即可，然后按元素逐个赋值。它底层是 C 语言执行，比 Python 能稍微快点。

##字典赋值

问题描述

第二个小问题是在使用 transformers^[2] 时遇到的，代码：https://github.com/huggingface/transformers/blob/bdee0889714e9cb3e53d3b1b2a626919479d356c/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L1675，如下：

if isinstance(conversation, (list, tuple)) and (
    isinstance(conversation[0], (list, tuple)) or hasattr(conversation[0], "messages")
):
    conversations = conversation
    is_batched = True
else:
    conversations = [conversation]
    is_batched = False

遇到问题的源头就是这句：hasattr(conversation[0], "messages")。

当然，这里的小问题不是 transformers 的问题，而是我自己用了一个字典赋值工具的问题。这个工具就是：mewwts/addict: The Python Dict that’s better than heroin.^[3] 平时简单的脚本任务时偷懒（不创建数据对象类）用这个快速创建对象，并用 . 来读取 key，就像对象的属性一样。如下：

from addict import Dict

d = Dict({"a": 1})
d.a # 输出1

d = Dict()
d.a.b.c = 1
# d 此时为 {'a': {'b': {'c': 1}}}

很方便是吧。这就是错误来源啦！

dct = {
    "messages": [{"role": "user", "content": "hello"}],
    # ...还有很多其他参数
}
d = Dict(dct)

这里如果把 d.messages 传给 tokenizer，就会遇到我们开始时的那个hasattr(conversation[0], "messages")。这里的 conversation 就是上面消息的 list，第一个元素那就是唯一的那条消息。而 addict.Dict 的特性就是不关心 key 存不存在，如果不存在默认 value 就是空字典。所以这句 hasattr 结果为 True。

结果很显然就有问题，我们以 Qwen/Qwen3-0.6B 为例。

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B")

tokenizer.apply_chat_template(d.messages, tokenize=False) # 输出为：['']
tokenizer.apply_chat_template(dct["messages"], tokenize=False) # 输出为：'<|im_start|>user\nhello<|im_end|>\n'

或者用其他 tokenizer，比如 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct，输出分别为：

1
2
3

['<|im_start|>system\nYou are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant.<|im_end|>\n']

'<|im_start|>system\nYou are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant.<|im_end|>\n<|im_start|>user\nhello<|im_end|>\n'

也就是说，使用了 addit.Dict 后，会破坏掉原有的判断逻辑，导致输出异常结果。

解决方法

很简单，使用其他类似工具即可，比如 OmegaConf，用法如下：

from omegaconf import DictConfig, OmegaConf

d2 = OmegaConf.create(dct)
d3 = DictConfig(dct)

tokenizer.apply_chat_template(d2.messages, tokenize=False)
tokenizer.apply_chat_template(d3.messages, tokenize=False)

这两种用法都可以正常输出。或者，我们需要稍微修改一下 addict.Dict 的源代码。

具体是修改这里：https://github.com/mewwts/addict/blob/75284f9593dfb929cadd900aff9e35e7c7aec54b/addict/addict.py#L66，如下：

def __getattr__(self, item):
    return self.__getitem__(item)

def __missing__(self, name):
    if object.__getattribute__(self, '__frozen'):
        raise KeyError(name)
    return self.__class__(__parent=self, __key=name)

我们可以将其修改为：

def __getattr__(self, item):
    try:
        return self[item]
    except KeyError:
        raise AttributeError(item)

def __missing__(self, name):
    raise KeyError(name)

注意需要同时修改 __missing__ 方法，不要自动创建，直接抛出异常。这样修改后，输出也是正常的。

1 2	d4 = Dict(dct) tokenizer.apply_chat_template(d4.messages, tokenize=False)

不过修改后，原来的一些好用的功能就失效了，比如，你就不能再这样写了：

1 2	d = Dict() d.a.b.c = 1

但是这样依然是没问题的：

1
2
3

dct = {"a": {"b": {"c": 1}}}
d = Dict(dct)
d.a.b.c # 输出为1

也就是说，赋值方法读还是没问题的，写就不支持了。这原因当然就是 __missing__ 里面那个 return 啦。

小结

本文介绍了两个处理 LLM 消息时可能遇到的小问题，其实也不算是 bug，应该算是 library 相关的副作用。不过，只要我们找到了触发问题的原因，修起来还是很容易的。

References

[1] verl: https://github.com/volcengine/verl
[2] transformers: https://github.com/huggingface/transformers
[3] mewwts/addict: The Python Dict that’s better than heroin.: https://github.com/mewwts/addict

长琴

知乎：长琴 | 公众号：技术与人

两处容易踩的坑：LLM 消息数组与字典工具的隐藏副作用

NumPy变长消息

问题描述

解决方法

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