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common : fix state save in common_prompt_batch_decode (#23468)
authorDaniel Bevenius <redacted>
Tue, 2 Jun 2026 13:44:15 +0000 (15:44 +0200)
committerGitHub <redacted>
Tue, 2 Jun 2026 13:44:15 +0000 (15:44 +0200)
* common : fix state save in common_prompt_batch_decode

This commit addresses a bug in common_prompt_batch_decode that affects
the session state store/restore in completion.cpp and
save-load-state.cpp.

The motivation for this is that currently the code is saving n-1 tokens
in both the session_tokens and in the KV cache. Then when loading the
session tokens, and if the prompt matches, it would replay the last
saved token (n-1) into the next position, effectively replaying the
same token in the wrong position.

The fix is to store all n tokens in session_tokens, while the memory
state only reflects n-1 processed tokens as the saving happens before
the last token is decoded in common_prompt_batch_decode.

I ran both completion.cpp and save-load-state.cpp with a transformer, a
recurrent, and a hybrid model.

Resolves: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/23400

Co-authored-by: fairydreaming <redacted>
common/common.cpp
common/common.h
tests/test-save-load-state.cpp
tools/completion/completion.cpp

index 0460c6c530f525d2cbba1e3faca0120ecde615c7..b6a7626f2a1d79794d7d31bcc86ea42df450670c 100644 (file)
@@ -1982,36 +1982,37 @@ bool common_replay_last_token(struct llama_context * ctx, llama_token last_token
 
 bool common_prompt_batch_decode(
               struct llama_context * ctx,
-    const std::vector<llama_token> & tokens,
+    const std::vector<llama_token> & all_tokens,
+                               int   n_new,
                                int & n_past,
                                int   n_batch,
                   std::string_view   state_path,
                               bool   save_state) {
-    const int n_eval = tokens.size();
-    if (n_eval == 0) {
+    if (n_new == 0) {
         return true;
     }
+    const int offset = all_tokens.size() - n_new;
 
-    if (save_state && n_eval > 1) {
-        const int n_tokens_before_last = n_eval - 1;
+    if (save_state && n_new > 1) {
+        const int n_tokens_before_last = n_new - 1;
 
-        GGML_ASSERT(n_eval <= n_batch);
+        GGML_ASSERT(n_new <= n_batch);
 
         // Decode all but the last token so we can save the memory state before decoding the last token.
         // This is done so we can restore the session state later and replay the last token.
         // Memory implementations in recurrent/hybrid models don't support removing tokens from their
         // memory, so we can't just remove the last token from the memory and replay the last token which
         // is the reason for this logic.
-        if (llama_decode(ctx, llama_batch_get_one(const_cast<llama_token*>(tokens.data()), n_tokens_before_last))) {
+        if (llama_decode(ctx, llama_batch_get_one(const_cast<llama_token*>(all_tokens.data() + offset), n_tokens_before_last))) {
             LOG_ERR("%s : failed to eval\n", __func__);
             return false;
         }
         n_past += n_tokens_before_last;
 
-        llama_state_save_file(ctx, state_path.data(), tokens.data(), n_tokens_before_last);
-        LOG_INF("saved session before last token to %s, n_tokens = %d\n", state_path.data(), n_tokens_before_last);
+        llama_state_save_file(ctx, state_path.data(), all_tokens.data(), all_tokens.size());
+        LOG_INF("saved session before last token to %s, n_new = %zu\n", state_path.data(), all_tokens.size());
 
-        llama_token last_token = tokens.back();
+        llama_token last_token = all_tokens.back();
         llama_batch batch = llama_batch_get_one(&last_token, 1);
         int32_t pos = n_past;
         batch.pos = &pos;
@@ -2022,11 +2023,11 @@ bool common_prompt_batch_decode(
         }
         n_past++;
     } else {
-        if (llama_decode(ctx, llama_batch_get_one(const_cast<llama_token*>(tokens.data()), n_eval))) {
+        if (llama_decode(ctx, llama_batch_get_one(const_cast<llama_token*>(all_tokens.data() + offset), n_new))) {
             LOG_ERR("%s : failed to eval\n", __func__);
             return false;
         }
-        n_past += n_eval;
+        n_past += n_new;
     }
 
     return true;
index 208e3cee24099a8495652cb18e2761de04c8bd6f..13f387271d81b19b3cbd1624f9fea55af7af7dd3 100644 (file)
@@ -930,7 +930,8 @@ void common_batch_add(
 // tokens from memory, so this approach works across all model architectures.
 bool common_prompt_batch_decode(
               struct llama_context * ctx,
-    const std::vector<llama_token> & embd,
+    const std::vector<llama_token> & all_tokens,
+                               int   n_new,
                                int & n_past,
                                int   n_batch,
                   std::string_view   state_path,
index 97ab7c6de3b258a3c80b5d65f4d2b977b3785d8b..338bcde30971fe5823bd9367a0483f034ada5a81 100644 (file)
@@ -63,7 +63,7 @@ static std::string test_baseline(struct llama_model * model, const struct common
     auto tokens = common_tokenize(ctx.get(), params.prompt, true);
 
     auto n_past = 0;
-    if (!common_prompt_batch_decode(ctx.get(), tokens, n_past, params.n_batch, params.out_file, true)) {
+    if (!common_prompt_batch_decode(ctx.get(), tokens, (int)tokens.size(), n_past, params.n_batch, params.out_file, true)) {
         LOG_ERR("%s: failed to decode prompt\n", __func__);
         return {};
     }
@@ -111,7 +111,7 @@ static bool test_state_load(struct llama_model * model, const struct common_para
     LOG_TRC("%s: loaded state with %zu tokens\n", __func__, n_token_count_out);
 
     // Replay last token
-    int n_past = (int) n_token_count_out;
+    int n_past = (int) n_token_count_out - 1;
     if (!common_replay_last_token(ctx.get(), tokens.back(), n_past)) {
         return false;
     }
@@ -165,7 +165,7 @@ static bool test_seq_cp_host(struct llama_model * model, const struct common_par
     LOG_TRC("%s: loaded state with %zu tokens\n", __func__, n_token_count_out);
 
     // Replay last token
-    int n_past = (int) n_token_count_out;
+    int n_past = (int) n_token_count_out - 1;
     if (!common_replay_last_token(ctx.get(), tokens.back(), n_past)) {
         return false;
     }
@@ -240,7 +240,7 @@ static bool test_seq_cp_device(struct llama_model * model, const struct common_p
     LOG_TRC("%s: loaded state with %zu tokens\n", __func__, n_token_count_out);
 
     // Replay last token
-    int n_past = (int) n_token_count_out;
+    int n_past = (int) n_token_count_out - 1;
     if (!common_replay_last_token(ctx.get(), tokens.back(), n_past)) {
         return false;
     }
index dffcadd41317c193ab3fea9455874db7aee54ffe..6d2dcb56b2fffa624891b453c757f6e87bd51394 100644 (file)
@@ -373,16 +373,10 @@ int llama_completion(int argc, char ** argv) {
                         __func__, n_match, embd_inp.size());
             }
 
-            if (session_tokens.size() == n_match) {
-                // [TAG_CONTEXT_STATE_LOGITS]
-                // in this case, we are going to reuse the logits from the session
-                // if we ever decide to remove the logits from the session, we need to handle this somehow
-                // ref: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/18862#issuecomment-3756330941
-            }
-
             // remove any "future" tokens that we might have inherited from the previous session
             if (session_tokens.size() > n_match) {
-                if (!llama_memory_seq_rm(mem, -1, n_match, -1)) {
+                llama_pos pos = n_match > 0 ? (llama_pos)(n_match - 1) : 0;
+                if (!llama_memory_seq_rm(mem, -1, pos, -1)) {
                     LOG_WRN("%s: unable to reuse common prefix (for example, when the memory is recurrent)\n", __func__);
                     llama_memory_clear(mem, true);
                     session_tokens.clear();
@@ -398,7 +392,7 @@ int llama_completion(int argc, char ** argv) {
         // Logits are not stored as part of the session state so we need to
         // "replay" the last token to get logits for sampling.
         if (!session_tokens.empty() && n_match > 0 && n_match == session_tokens.size()) {
-            if (!common_replay_last_token(ctx, session_tokens.back(), n_match)) {
+            if (!common_replay_last_token(ctx, session_tokens.back(), n_match - 1)) {
                 return 1;
             }
 
@@ -695,12 +689,14 @@ int llama_completion(int argc, char ** argv) {
             if (!embd.empty()) {
                 const bool is_last_batch = (n_consumed >= (int) embd_inp.size());
                 const bool save_now = session_do_save && is_last_batch;
-                if (!common_prompt_batch_decode(ctx, embd, n_past, params.n_batch, path_session, save_now)) {
+                session_tokens.insert(session_tokens.end(), embd.begin(), embd.end());
+                if (!common_prompt_batch_decode(ctx, session_tokens, embd.size(), n_past, params.n_batch, path_session, save_now)) {
                     return 1;
                 }
-                session_tokens.insert(session_tokens.end(), embd.begin(), embd.end());
-                n_session_consumed = session_tokens.size();
-                session_do_save = false;
+                n_session_consumed += embd.size();
+                if (save_now) {
+                    session_do_save = false;
+                }
 
                 LOG_DBG("n_past = %d\n", n_past);
 
@@ -991,7 +987,10 @@ int llama_completion(int argc, char ** argv) {
 
     if (!path_session.empty() && params.prompt_cache_all && !params.prompt_cache_ro) {
         LOG("\n%s: saving final output to session file '%s'\n", __func__, path_session.c_str());
+        session_tokens.insert(session_tokens.end(), embd.begin(), embd.end());
         llama_state_save_file(ctx, path_session.c_str(), session_tokens.data(), session_tokens.size());
+        LOG_INF("saved final session to %s, n_tokens = %ld\n", path_session.data(), session_tokens.size());
+
     }
 
     LOG("\n\n");