Too strange translation result in NLLB-200-3.3B
Author: molokanov50
Pull request: no

### System Info

- `transformers` version: 4.21.1
- Platform: Linux-5.15.0-83-generic-x86_64-with-glibc2.31
- Python version: 3.9.7
- Huggingface_hub version: 0.13.3
- PyTorch version (GPU?): 1.10.1+cu113 (True)
- Tensorflow version (GPU?): not installed (NA)
- Flax version (CPU?/GPU?/TPU?): not installed (NA)
- Jax version: not installed
- JaxLib version: not installed

### Who can help?

@ArthurZucker @younesbelkada 


### Information

- [ ] The official example scripts
- [X] My own modified scripts

### Tasks

- [ ] An officially supported task in the `examples` folder (such as GLUE/SQuAD, ...)
- [X] My own task or dataset (give details below)

### Reproduction

In `NLLB-200-3.3B`, there occurs a strange translation result at certain source texts and certain lang pairs. Looks like a trivial bug.
For example:
```
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
modelPath = "facebook/nllb-200-3.3B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelPath, src_lang="rus_Cyrl")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(modelPath)

article = "Приказ Министерства финансов Российской Федерации от 10.08.2023 № 129н \"О признании утратившими силу приказов Министерства финансов Российской Федерации"

inputs = tokenizer(article, return_tensors="pt")
translated_tokens = model.generate(
    **inputs, forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["spa_Latn"]
)
print(tokenizer.batch_decode(translated_tokens, skip_special_tokens=True)[0])
```
The translation is as follows:
`Obligación de la Comisión de la Unión Europea de establecer normas de aplicación para la aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de las normas de aplicación de aplicación de las normas de aplicación de aplicación de las normas de aplicación de`
which is absolutely incorrect and ugly-looking due to multiple repetitions.

This is not observed if I translate to `eng_Latn` or other languages; at those target languages, the translations are correct.

Meanwhile, if I use a simpler NLLB-200 model, e.g., if I change my `modelPath` to `facebook/nllb-200-distilled-600M`, then I get the following translation:
`El 10 de agosto de 2023 n 129n " Sobre la pérdida de la fuerza de los pedidos del Ministerio de Finanzas de la Federación de Rusia "`
which is appropriate by meaning.

Also, if I leave my `modelPath` unmodified (i.e., `facebook/nllb-200-3.3B`) and slightly change my source text (i.e. `article`), for example, delete the date or registration number, the translation gets correct.


### Expected behavior

At least, getting into the meaning of the source text.

Comments:
Hey 🤗  thanks for opening an issue! We try to keep the github issues for bugs/feature requests.
You should ask this kind of question on the [forum](https://discuss.huggingface.co/) instead? I'm sure the community will be of help!

Otherwise I think it's expected as the distilled model was trained for longer. If you think the issue is / might be with the tokenizer you could try just using the distilled tokenizer here, but I don't think you'll get much better results.

The pair, russian / spanish might just be undertained compared to other pair 

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