chatglm 130B：两个主要的稳定训练方法

**ChatGLM130B：两个主要的稳定训练方法**

ChatGLM130B 是一种基于 Transformer 的预训练语言模型，具有130亿参数。该模型通过大量数据集进行预训练，并在多个任务上进行微调，以获得出色的语言理解和生成能力。在本文中，我们将重点介绍 ChatGLM130B 的两个主要稳定训练方法：**1. 自监督学习（Self-Supervised Learning）** 和 **2. 强化学习（Reinforcement Learning）**。

### 一、自监督学习（Self-Supervised Learning）

自监督学习是一种无需标注数据的学习方式，通过设计合适的任务来强迫模型在未知数据上进行预测，从而获得稳定的训练效果。ChatGLM130B 利用以下两个自监督任务来稳定其训练过程：

#### **1.1 Masked Language Modeling（MLM）**

MLM 是一种常见的自监督任务，涉及将输入序列的一部分随机mask掉，然后预测这些被mask掉的词语。ChatGLM130B 在 MLM 上进行预训练时，将输入序列的一半随机mask掉，并使用 Transformer 模型来预测这些被mask掉的词语。

import torchfrom transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("chatglm-130b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-130b")

# 定义MLM任务的函数def mlm_task(input_ids, attention_mask):
 outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
 return outputs.last_hidden_state#生成随机mask的输入序列input_seq = torch.randint(0, tokenizer.vocab_size, (1,512))
masked_input_seq = tokenizer.mask_token * input_seq# 进行预测outputs = mlm_task(input_ids=masked_input_seq, attention_mask=torch.ones_like(masked_input_seq))

print(outputs.shape)

#### **1.2 Next Sentence Prediction（NSP）**

NSP 是另一种自监督任务，涉及预测两个输入序列之间的关系。ChatGLM130B 在 NSP 上进行预训练时，将两个随机选择的句子作为输入，并使用 Transformer 模型来预测这两个句子的关系。

import torchfrom transformers import AutoModelForNextSentencePrediction, AutoTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = AutoModelForNextSentencePrediction.from_pretrained("chatglm-130b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-130b")

# 定义NSP任务的函数def nsp_task(input_ids1, input_ids2):
 outputs = model(input_ids=input_ids1, attention_mask=torch.ones_like(input_ids1), labels=input_ids2)
 return outputs.last_hidden_state#生成两个随机输入序列input_seq1 = torch.randint(0, tokenizer.vocab_size, (1,512))
input_seq2 = torch.randint(0, tokenizer.vocab_size, (1,512))

# 进行预测outputs = nsp_task(input_ids1=input_seq1, input_ids2=input_seq2)

print(outputs.shape)

### 二、强化学习（Reinforcement Learning）

强化学习是一种通过与环境交互来获得奖励的学习方式。ChatGLM130B 利用以下两个强化学习任务来稳定其训练过程：

#### **2.1 Policy Gradient**

Policy Gradient 是一种常见的强化学习算法，涉及优化策略以最大化奖励。ChatGLM130B 在 Policy Gradient 上进行预训练时，将输入序列作为状态，并使用 Transformer 模型来预测动作。

import torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chatglm-130b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-130b")

# 定义Policy Gradient任务的函数def policy_gradient_task(input_ids):
 outputs = model(input_ids=input_ids)
 return outputs.last_hidden_state#生成输入序列input_seq = torch.randint(0, tokenizer.vocab_size, (1,512))

# 进行预测outputs = policy_gradient_task(input_ids=input_seq)

print(outputs.shape)

#### **2.2 Actor-Critic**

Actor-Critic 是一种强化学习算法，涉及同时优化策略和价值函数以最大化奖励。ChatGLM130B 在 Actor-Critic 上进行预训练时，将输入序列作为状态，并使用 Transformer 模型来预测动作和价值。

import torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer# 加载预训练模型和tokenizermodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chatglm-130b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-130b")

# 定义Actor-Critic任务的函数def actor_critic_task(input_ids):
 outputs = model(input_ids=input_ids)
 return outputs.last_hidden_state#生成输入序列input_seq = torch.randint(0, tokenizer.vocab_size, (1,512))

# 进行预测outputs = actor_critic_task(input_ids=input_seq)

print(outputs.shape)

综上所述，ChatGLM130B 的两个主要稳定训练方法是自监督学习和强化学习。通过设计合适的任务来强迫模型在未知数据上进行预测，从而获得稳定的训练效果。