ChatGLM系列解析（三）—— ChatGLM3 —— AgentTuning

        本文作为ChatGLM系列的第三篇，主要讲到ChatGLM3做出的优化与改进；也会补充ChatGLM2和ChatGLM3与GLM1的区别（这些内容在笔者的博客中确实存在遗漏）。

ChatGLM系列解析（一）—— ChatGLM开篇之作_chatglmforconditiongeneration-优快云博客

ChatGLM系列解析（二）—— ChatGLM2_chatglm glm2-优快云博客

        个人认为ChatGLM3的技术核心特色是自研的AgentTuning、多模态能力CogVLM和独创的多阶段增强预训练方法和更丰富的训练数据。

        在能力层面的特色可以总结4点：引入特定prompt，自闭环方式解决安全注入问题；增加模型‘函数调用’和‘agent 调用’能力；代码能力；能力对齐和安全对齐。

        我们先来讲下技术核心特色——AgentTuning（其余核心技术后续更新）

一、AgentTuning

1.1 motivation

        LLM是可以作为Agent的，在作为Agent时，起到完成任务规划、记忆和使用对应工具的作用，这需要细粒度的Prompt方法，又需要LLM自身具备强大的性能（上下文理解、推理等能力）。

        现有针对LLM Agent能力的研究主要关注设计提示(如Prompt) or 构建框架(COT、TOT)来完成某一特定代理任务，而没有从根本上提升LLM自身的通用Agent能力（笔者的理解：外在依赖为主）。

        还有一些工作专注于提升LLM在某些特定方面的能力，如代码编写、论文阅读等，这通常以牺牲其通用能力和泛化能力为代价。针对上述问题，清华大学和智谱AI提出了AgentTuning。

1.2 AgentTuning作用与两步走流程

        AgentTuning是一种简单而通用的方法，既可以增强LLM的Agent能力，有可以同时保持其通用LLM能力。 

        对于一个Agent任务，LLM代理的‘交互轨迹’可以记录为多轮对话历史（u1，a1，…，un，an）。考虑到现有的对话模型通常包括两个角色，用户和模型，ui表示来自用户的输入，ai表示来自的响应模型。每个轨迹都有一个最终奖励r∈[0,1]，反映了任务的完成情况。

        AgentTuning，主要包含两个步骤：

        1. 构建一个覆盖多种代理任务、包含高质量交互轨迹的轻量级指令调优数据集