强化学习曾小健

的数据类，该类主要用于配置解码参数。这些参数可能与自然语言处理任务中的文本生成有关，如用于指定解码策略（贪婪解码、采样、束搜索等）。整体来说，这段代码定义了一个名为。

总的来说，这段代码的主要作用是构建和初始化模型（包括编码器和解码器），构建优化器，并从checkpoint中加载模型和优化器的状态（如果提供了checkpoint）。，则从checkpoint中加载优化器的状态，并将状态加载到编码器和解码器的优化器中。，则从该路径加载模型的状态，并将状态加载到编码器和解码器中。初始化一些变量，包括开始的迭代次数、困惑度和打印的损失。，则从checkpoint中加载开始的迭代次数和困惑度。对编码器和解码器各自创建一个Adam优化器。输出一个消息，表明正在构建优化器。

综上所述，这段代码主要用于处理 './data' 文件夹下的文件，使用 thulac 对文本进行分词，并将处理后的结果写入输出文件 'crosstalk.txt'。注意，它每次都是处理一对行，然后将这一对行写入到输出文件中。当 lst_line 不为 None 时，它会将 lst_line 和当前行的内容编码为 'utf-8'，并写入输出文件 'crosstalk.txt'。对于读取到的每一行，它先使用 'gbk' 编码进行解码，然后移除了字符串中 "：" 之前的所有字符，同时去除了字符串两端的空白字符。

如果training_args.should_log为真，那么设置日志等级为info，否则，根据training_args的内容设置日志等级。根据命令行参数中的do_train、do_eval和do_predict参数的值决定是进行训练、评估还是预测，并对数据集进行相应的预处理。如果提供了pre_seq_len参数，那么对模型进行半精度（half）计算，否则，进行单精度（float）计算。否则，直接从命令行参数解析。否则，加载预训练模型。，用于计算中文的Rouge分数，这是评估摘要和翻译的一个常用指标。

最后，对目标进行同样的处理，并将处理后的输入和目标加入到模型输入中。它的处理方式与eval的预处理函数类似，但有一些不同之处，例如它还添加了一个eos(end of sentence) token到输入和标签的末尾，并确保输入和标签的长度都符合最大序列长度。: 这是一个条件语句，如果训练参数中的do_train设定为True，那么它会执行训练数据的预处理并打印一个训练数据的示例。: 这也是一个条件语句，如果训练参数中的do_eval设定为True，那么它会执行验证数据的预处理并打印一个验证数据的示例。

这段代码主要是使用预训练的模型来生成一些文本，具体来说，它是从一个json文件中读取一些指令，并使用模型来生成相应的答案。：将out_text中的input_text和"\nEND"替换为空，然后去除两端的空白字符，返回的结果赋值给answer。：使用模型对input_ids进行生成，生成的最大长度为150，不进行采样，温度为0。这段代码的主要目的是使用预训练的模型对一些指令进行生成，并将生成的结果保存到answers列表中。这段代码的主要目的是使用预训练的模型对一些指令进行生成，并将生成的结果保存到。

表示预训练模型的名称或路径。默认为 "THUDM/chatglm-6b"，这可能是一个预训练模型的标识符。它们可以控制模型的微调过程，包括使用哪个模型，怎样量化模型，以及是否绘制训练损失等。: 表示是否从最后的 LoRA 权重继续训练，或者在合并权重后创建新的权重。: 存储从 huggingface.co 下载的预训练模型的位置。: 用于 int4 训练的量化数据类型。: 包含模型检查点以及配置的目录的路径。: 预训练标记器的名称或路径。: 预训练配置的名称或路径。: 包含奖励模型检查点的目录的路径。

这个界面包括一个聊天机器人，一个用户输入框，一个提交按钮，一个清空历史按钮，以及一些滑块用于控制模型的参数。总的来说，这是一个使用预训练的模型来生成对话的聊天机器人的程序，它有一个简单的用户界面，用户可以通过这个界面和机器人进行交流。函数接受用户的输入和一些模型参数，它首先把用户的输入添加到聊天记录中，然后用模型生成回复，最后返回聊天记录和新的历史记录。实例化的提交按钮，这会触发绑定到按钮上的函数，把用户的输入提交到聊天机器人，并接收聊天机器人的回应。，这些对象用于保存聊天的历史记录和模型的内部状态。

类的初始化函数，接收一个分词器（tokenizer）、一个模型（model）、一个可选的布尔值参数。对象会被传递给数据加载器（data loader），用于生成模型的输入数据。的值选择使用 v1 版本还是 v2 版本的注意力掩码和位置标识生成函数。是用于处理不同长度的序列，将它们填充到相同长度的数据整理器，而。，这是一个特殊的索引值，用于在计算损失时忽略某些标记。定义了 v1 版本的注意力掩码生成函数，接收一个。定义了 v1 版本的位置标识生成函数，接收一个。张量和一个设备对象，返回一个位置标识张量。

在循环中，这行将每对预测和标签以JSON格式转换为字符串，然后添加到结果列表中。- 这行将结果列表连接成一个字符串，每个结果之间用换行符隔开，然后写入到文件中。- 这行使用分词器解码标签，移除特殊符号，并删除前后的空白。- 这行打开预测结果输出文件，以写入模式，准备写入预测结果。的预测值被保留，忽略索引的预测值被替换为填充符号的ID。- 这行初始化一个空的列表，准备收集每一行的预测结果。- 这行开始一个循环，遍历所有的预测值和标签。- 这行创建了一个新的标签数组，其中。- 这行定义了一个新的类，

创建的副本，那么会发出警告，因为这些副本的参数是从原始模型中复制过来的，它们在自动求导中不是叶节点，所以不会积累梯度。函数内的部分文档说明了这个方法的作用，即将所有模型参数的梯度设为零。这是一段 PyTorch 的代码，用于定义模型训练中常见的几个方法，包括进入评估模式、设置参数。函数内的部分文档说明了这个方法的作用，即把模块设置为评估模式。否则，如果参数的梯度不是来自于另一个计算的结果，那么将参数的。函数内的部分文档说明了这个方法的作用，即改变模块中参数的。是一个循环，遍历模块的所有参数。

这个Trainer对象将处理模型的训练和评估。总的来说，这段代码定义了一个脚本，它可以从命令行参数或json文件中获取配置信息，然后加载数据集和预训练模型，对数据进行预处理，并训练或评估模型。最后，如果指定了要进行模型预测，将加载训练过的模型，并使用预处理后的测试数据集对模型进行预测，保存预测结果。然后，如果指定了要进行模型训练，将使用预处理后的训练和评估数据集对模型进行训练，并在训练结束后保存模型。之后，根据模型处于训练、评估还是预测阶段，使用相应的预处理函数处理数据集，并得到预处理后的数据集。

它首先定义一个空的历史对话列表，然后进入一个无限循环，在循环中等待用户输入，并对用户输入做出响应。: 定义主函数，处理用户输入和模型响应的交互，可以响应"stop"和"clear"命令，可以通过Ctrl+C来中断模型的响应。这个函数接收一个历史对话的列表，然后将其格式化为一个提示文本，包括用户和ChatGLM-6B的所有对话内容。: 定义一个信号处理函数，当接收到中断信号时，改变全局变量stop_stream的值。: 定义一个全局变量stop_stream，用于控制是否停止模型的流式对话。

这样做的好处是，训练过程结束之后，可以直接打开这个文件查看训练的结果，而不需要重新运行整个脚本。这部分代码首先给每个输入添加前缀，然后使用分词器对输入进行处理，包括分词、截断和填充，得到模型的输入数据。然后对样本集中的每个样本进行遍历，只有当样本中的提问和回答都存在时，才进行处理。，这是由源序列的最大长度和目标序列的最大长度之和得出的。然后，计算context的长度，并生成标签，标签是由-100和回答部分的token id组成。这行代码设置了日志的基本配置，包括日志信息的格式，日期的格式，以及日志处理器。

然后，在训练过程中或训练完成后，可以使用 TensorBoard 工具来查看这些信息，以便于理解模型训练的过程和效果，调整模型的参数和训练策略。这样，用户可以在TensorBoard的可视化界面中实时观察到模型训练过程中的各项指标，如损失函数值的变化情况、各项评估指标的变化情况等。和对应的标签，它们都是PyTorch的LongTensor类型，长度都与最长的“input_ids”的长度相同。的“input_ids”进行填充，使其长度与最长的“input_ids”的长度相同，填充的元素是。

它首先定义一个空的历史对话列表，然后进入一个无限循环，在循环中等待用户输入，并对用户输入做出响应。: 定义主函数，处理用户输入和模型响应的交互，可以响应"stop"和"clear"命令，可以通过Ctrl+C来中断模型的响应。这个函数接收一个历史对话的列表，然后将其格式化为一个提示文本，包括用户和ChatGLM-6B的所有对话内容。: 定义一个信号处理函数，当接收到中断信号时，改变全局变量stop_stream的值。: 定义一个全局变量stop_stream，用于控制是否停止模型的流式对话。

这是LocalAgent类的构造函数，接受五个参数。model和tokenizer是用于生成文本的模型和分词器。chat_prompt_template、run_prompt_template和additional_tools这三个参数是可选的，分别代表聊天提示模板、运行提示模板和附加工具。和这两行将输入的model和tokenizer保存为LocalAgent对象的属性。

这段代码根据微调类型来加载模型，如果微调类型为 "lora"，则加载对应的模型。在加载模型时，需要知道模型的checkpoint路径和当前激活的模型适配器。这里的 "最佳模型" 是指在训练过程中，根据某种度量指标（例如验证集上的准确率）表现最好的模型。这是一个加载模型参数的方法，它会加载之前保存的最优模型。在开始加载模型前，会先记录一条日志，标明要加载的模型的路径和该模型的分数。这是一个保存模型参数的方法，它会在指定的输出目录中保存训练后的模型。是一个训练回调类，该类的方法会在训练过程中的特定阶段被调用。

如果微调类型是 "p_tuning"，则采用 "cpm" 的量化，否则采用 "bnb" 的量化。如果模型不可训练，则采用 "cpm" 的量化。52-55. 如果微调类型为 "p_tuning"，那么设置 P-Tuning v2 的配置，这是 ChatGLM 自带的 P-Tuning 方法。总的来说，这个函数主要是对预训练模型和分词器的加载，根据不同的需求（如训练还是推断、是否进行微调、进行何种量化等）进行相应的设置和配置。"，因为 "RM" 和 "PPO" 训练只能使用 "LoRA" 方法。

判断微调的类型，并根据微调的类型进行不同的处理。例如，如果微调类型为 "full"，则将模型的所有参数转换为 float 类型；如果微调类型为 "p_tuning" 或 "lora"，则通过特定的方式加载参数等。输入参数包括预训练模型、模型参数、微调参数和一个指示模型是否可训练的布尔值，返回值是经过微调的模型。最后，如果存在模型检查点，那么在日志中记录已加载的模型检查点信息，并返回微调后的模型。，输入是模型、模型参数、微调参数和一个布尔值，输出是微调后的模型。检查并加载模型检查点。

有了这两点我们就可以设想，如果构造多轮对话样本的input为 Q1 A1 Q2 A2 Q3 A3 ，在计算loss的时候，只需要计算 A1 A2 和 A3 部分，岂不是就可以进行session级别的训练了？对 A，B，C影响的权重分别为，17/24 5/24 1/12。对 A，B，C影响的权重分别为，2/3 1/6 1/6。，故不能高效训练，这也是chatglm初代的很大的一个问题，导致后续微调的效果都比较一般。影响权重要比拆开更大。

定义一个字典，这个字典包含了一些关键词参数，用于调控模型生成文本时的行为，比如"do_sample"决定是否采样，"top_p"决定在生成时采样的集中程度，"max_new_tokens"是生成的最大长度，"temperature"用于调整采样过程中的随机性等。总的来说，这是一个非常通用的模型训练、评估和预测的框架，可以用于许多不同的序列到序列的任务。：模型参数（model_args），数据参数（data_args），训练参数（training_args），微调参数（finetuning_args）。

它重写了on_log方法，在每次训练过程打log时，它会计算一些关于训练过程的信息，然后将这些信息写入到一个JSONL（JSON Lines）格式的文件中，以便后续进行分析或可视化。：在输出目录下创建一个名为"trainer_log.jsonl"的文件，以追加模式打开。：在初始化函数中，定义了一个成员变量start_time，记录了初始化的时间。：定义了on_log方法，这个方法是在训练过程中每次打log时被调用。：如果最新的log中不包含"loss"，则不执行下面的语句。