TypeError: forward() takes from 5 to 6 positional arguments but 10 were given

当遇到 `TypeError: forward() takes from 5 to 6 positional arguments but 10 were given` 这样的错误时，这意味着你在调用模型的 `forward()` 函数时传递了超过预期数量的参数。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型通常在训练时接受输入文本和一些额外的配置参数，比如注意力机制的设置等。

这个问题可能是由于你在尝试导出ONNX模型时，可能不仅包含了正常的输入数据，还传入了一些非预期的额外参数。解决这个问题的方法有：

1. **检查代码**[^1]: 需要回顾导出代码，确认是否在调用 `forward()` 函数时多传入了参数。通常，仅需实例化模型并传入必要的输入即可。确保没有多余的输入项或在 `forward` 方法内部未使用的局部变量作为输入。

# 示例
model = CustomBertModel()
input_ids = torch.randn(1, 128)  # 假设这是你的输入
output = model(input_ids)
onnx.export(model, input_ids, "custom_bert.onnx")

2. **调整模型结构**: 如果发现确实有额外的参数在 `forward()` 中，那么可能需要调整模型的设计，移除这些不适用于ONNX导出的参数。

3. **处理可变参数**: 如果模型有一个可变长度的参数列表，确保在导出时适当地处理这种情况，避免一次性传入过多的参数。

4. **文档查阅**: 查阅自定义BERT模型的官方文档或GitHub仓库，以了解正确的导出流程和期望的输入参数。

如果以上步骤不能解决问题，可能需要具体检查模型的实现细节以及与ONNX导出库的交互方式。