Lo que muestras en la consola es totalmente esperable si estás ejecutando un modelo sin entrenamiento o sin pesos cargados correctamente. Un modelo no entrenado produce logits esencialmente aleatorios y, si además utilizas argmax para escoger el siguiente token, obtendrás una secuencia de tokens que parecen símbolos sin sentido y repetitivos. En tu salida aparece No Checkpoint Found y el texto generado contiene caracteres extraños, lo que indica que no hay pesos entrenados o que el tokenizador y el vocabulario no están alineados con la salida del modelo.
Por qué ocurre esto y puntos para verificar: 1 Verificar checkpoint si existe y se carga correctamente porque si no hay checkpoint el modelo usa inicialización aleatoria y la generación será ruido. 2 Comprobar load_state_dict con strict False puede ocultar que falten parámetros importantes; revisa missing_keys y unexpected_keys para asegurarte de que se cargaron las capas correctas. 3 Revisar shapes de salida si outputs.dim devuelve 4 significa que el modelo está devolviendo una dimensión adicional, confirma la firma del forward y qué representa cada dimensión antes de hacer squeeze para no perder información. 4 Tokenizador y vocabulario deben coincidir con VOCAB_SIZE y con el modo de codificación; si el tokenizador espera otro vocab o una codificación distinta, la decodificación dará caracteres raros. 5 Argmax vs muestreo: argmax es determinista y en logits aleatorios genera secuencias pobres; para depuración puede usar softmax con temperatura y torch.multinomial o top_k y top_p para obtener muestras más variadas y detectar patrones. 6 Reproducibilidad: fijar seed ayuda a reproducir resultados, pero no transformará un modelo sin entrenar en uno coherente. 7 Model.eval y with torch.no_grad están bien para inferencia pero no sustituye la necesidad de entrenamiento o de pesos preentrenados.
Consejos prácticos para depurar y mejorar la generación: primero asegúrate de que checkpoint_path apunta al archivo correcto y de que ckpt contiene la clave correcta con model_state_dict. Si no tienes pesos entrenados, entrena el modelo o carga un modelo preentrenado compatible. Si quieres probar la generación sin entrenar para comprobar la tubería, usa muestreo softmax con una temperatura razonable y top_k pequeño para evitar secuencias totalmente incoherentes, por ejemplo calcular probs = torch.softmax(logits / temperatura, dim=-1) y next_token = torch.multinomial(probs[:, -1, :], num_samples=1). Revisa que la forma de next_token encaje con x antes de concatenar para evitar errores de dimensión. Si empleas mecanismos más complejos como MoE verifica que NUM_EXPERTS y EXPERTS_ACTIVE sean coherentes y que la implementación soporte inferencia sin pesos especializados.
Otras causas comunes de salida extraña incluyen incompatibilidades entre el tokenizador y el modelo, un tamaño de vocabulario diferente, o decode que interpreta IDs fuera del rango. Comprueba también la codificación de caracteres al mostrar por consola y la presencia de tokens especiales o padding que puedan afectar la decodificación. Para un comportamiento más interpretativo durante las pruebas, imprime algunas estadísticas de logits como máximos, medias y varianzas por posición para confirmar que no son totalmente aleatorios.
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Resumen rápido para tu caso concreto: si No Checkpoint Found entonces el comportamiento es normal; carga un checkpoint válido o entrena el modelo, valida el tokenizador y vocabulario, revisa la forma de salida y considera usar muestreo en vez de argmax para pruebas. Con esas comprobaciones deberías dejar de ver caracteres extraños y poder avanzar hacia resultados útiles.
