Add Seed-OSS model support

[Minestar6]

Add seed_oss

添加了seed_oss模型的PaddlePaddle 实现，包含模型代码、配置文件、单元测试。

对齐验证

精度对齐

前 20 个 token 的 logits 对齐结果如下：

• mean diff: 0.000000e+00
• max diff: 0.000000e+00

训练loss对齐

训练数据

• GSM8K SFT 数据
• 训练步数：300 steps

训练结果

[paddle-bot]

Thanks for your contribution!

[risemeup1111]

已完成首轮审查，发现几处需要先修复的功能性问题，具体见行内评论。

• 优先级：P3 非行级：PR 标题目前是 first，和实际变更内容不匹配。建议改成 Add Seed-OSS model support 或中文等价标题，方便后续检索和 release note 汇总。
  处理要求：请针对该评论进行回复（同意并已修改请回复 Done，不同意请说明理由）。

^{Powered by Nyanpasu with gpt-5.5 xhigh, please check the suggestions carefully.}

[risemeup1111]

已复查最新提交，之前关于默认配置、模板注册和 sequence parallel 形状路径的功能性问题看起来已经处理。

当前仍有一个 lint 阻塞项，另外 README 里还有一处说明需要和实际模板注册对齐，细节已放在行内评论。请先按行内意见修复/回复后再继续复查。

^{Powered by Nyanpasu with gpt-5.5 xhigh, please check the suggestions carefully.}

[risemeup1111]

优先级：P3

这里把 Seed-OSS 的 Chat Template 写成了 seed_oss，但当前分支里已经没有对应的模板注册了，README 会误导使用者以为还能直接套用这个模板。建议把这里改成 -，或者直接移除这列对应的模板值。

处理要求：请针对该评论进行回复（同意并已修改请回复 Done，不同意请说明理由）。

Suggested change

	<td>seed_oss</td>
	<td>-</td>

[risemeup1111]

优先级：P1

这个新文件现在只有一行空白，CI 里的 flake8 已经明确报了 W391 blank line at end of file，会直接把 lint 卡住。请删掉这行空白，并把 paddleformers/transformers/seed_oss/modeling.py、tests/transformers/seed_oss/test_modeling.py 按 Black 的输出一起整理后再提交新的 commit。

处理要求：请针对该评论修复并提交新的 commit。

Suggested change

[Paddle-CI-Bot]

PaddleFormers Log Analysis

Run #29758932487 · Attempt 1

日志分析报告

流水线名称	问题标签	修复建议	日志片段
Unittest GPU CI	模型API Bug（AutoModel注册缺失 + Dropout p=None）	在 seed_oss/modeling.py 中将 SeedOssForCausalLM 注册到 AutoModel，并修复 SeedOssForTokenClassification.__init__ 中 nn.Dropout 初始化时未传 p 值（传了 None）	报错代码

失败的测试case:

tests/transformers/seed_oss/test_modeling.py::SeedOssModelTest::test_auto_model_for_causal_lm_from_config
tests/transformers/seed_oss/test_modeling.py::SeedOssModelTest::test_seed_oss_token_classification_model

根本原因分析:

本PR新增了 seed_oss 模型，但存在两处代码缺陷：

1. test_auto_model_for_causal_lm_from_config：AutoModelForCausalLM.from_config(config) 返回的是 SeedOssModel 而非 SeedOssForCausalLM，说明 SeedOssForCausalLM 未正确注册到 AutoModel 映射表（MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING 或 @register_auto_class）。

2. test_seed_oss_token_classification_model：SeedOssForTokenClassification.forward 调用 self.dropout(outputs[0]) 时，paddle.nn.Dropout 的 p 参数为 None（p = None 进入 F.dropout），触发 TypeError: p argument should be a number or Variable，根因是 SeedOssForTokenClassification.__init__ 中 nn.Dropout(classifier_dropout) 时 classifier_dropout 取值路径返回了 None（通常是 config.classifier_dropout or config.hidden_dropout_prob 未设默认值）。

修复建议:

1. 在 paddleformers/transformers/seed_oss/modeling.py 中，为 SeedOssForCausalLM 添加 AutoModel 注册，例如：

   # 在类定义上方加装饰器，或在 __init__.py 中注册
   AutoModelForCausalLM.register(SeedOssConfig, SeedOssForCausalLM)

   或确认 configuration.py 中 model_type 与全局 MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING 的 key 一致。

2. 在 SeedOssForTokenClassification.__init__ 中，修复 classifier_dropout 取值逻辑，确保传入 nn.Dropout 的值不为 None：

   classifier_dropout = (
       config.classifier_dropout
       if config.classifier_dropout is not None
       else config.hidden_dropout_prob
   )
   self.dropout = nn.Dropout(classifier_dropout)

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