TypeError: Encoder() got multiple values for argument 'type_x'

这个错误`TypeError: Encoder() got multiple values for argument 'type_x'`通常出现在尝试创建`Encoder`类实例时，但是传递了多个与关键字参数`type_x`相关的值。在Transformers库中，`generate`函数可能期望特定类型的编码器作为参数，而你可能无意中提供了不止一个该参数。

要解决这个问题，首先确认你调用`generate`函数的方式是否正确。确保你只提供了一个名为`type_x`的参数，其值应该是你想要使用的编码器类型，如`AutoModelForCausalLM`或自定义的`Encoder`子类。如果使用的是Hugging Face Transformers的官方示例，查找是否有额外的非预期参数或者文档更新过后的正确用法。

例如，正确的调用可能是这样的[^1]：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('your_model_name')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('your_model_name')

# 假设type_x是你希望使用的编码器类型
generated_text = model.generate(input_ids, type_x=model.encoder, ...)

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TypeError: KFold.__init__() got multiple values for argument 'n_splits'

这个错误通常出现在使用KFold函数时，传递了多个n_splits参数。请检查你的代码，确保你只传递了一个n_splits参数。你可以尝试使用如下代码来创建KFold对象：

from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

如果你仍然遇到相同的错误，请检查代码中是否有其他的参数传递给了KFold函数，导致了参数重复的问题。

TypeError: KFold.__init__() got multiple values for argument 'n_splits'，如何更改

这个错误通常是因为在使用KFold时重复传递了n_splits参数。您可以检查一下您的代码，看看是否有多次传递了n_splits参数。如果是这种情况，您只需要删除多余的n_splits参数即可。如果您无法找到重复的n_splits参数，可以尝试升级您的scikit-learn版本，也有可能是版本问题导致的。