自3月14日开源以来，ChatGLM-6B 模型广受各位开发者关注。截止目前仅 Huggingface 平台已经有 32w+ 下载，Github Star 数量超过11k。
为了促进 ChatGLM-6B 模型在各垂直领域的应用，我们现推出基于 P-Tuning v2 的微调方案。
P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7 GB 显存即可运行。
下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。
一、软件依赖
除 ChatGLM-6B 的依赖之外，还需要按照以下依赖
`pip install rouge\_chinese nltk jieba datasets`
二、使用方法
1. 下载数据集
ADGEN 数据集任务为根据输入（content）生成一段广告词（summary）。
`{`
`"content": "类型#上衣*版型#宽松*版型#显瘦*图案#线条*衣样式#衬衫*衣袖型#泡泡袖*衣款式#抽绳",`
`"summary": "这件衬衫的款式非常的宽松，利落的线条可以很好的隐藏身材上的小缺点，穿在身上有着很好的显瘦效果。领口装饰了一个可爱的抽绳，漂亮的绳结展现出了十足的个性，配合时尚的泡泡袖型，尽显女性甜美可爱的气息。"`
`}`
从 Google Drive 或者 Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 数据集，将解压后的 AdvertiseGen 目录放到本目录下。
`Google Drive：https://drive.google.com/file/d/13_vf0xRTQsyneRKdD1bZIr93vBGOczrk/view`
`Tsinghua Cloud：https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1/?dl=1`
2. 训练
运行以下指令进行训练：
`bash train.sh`
train.sh
中的
PRE_SEQ_LEN
和
LR
分别是 soft prompt 长度和训练的学习率，可以进行调节以取得最佳的效果。P-Tuning-v2 方法会冻结全部的模型参数，可通过调整
quantization_bit
来被原始模型的量化等级，不加此选项则为 FP16 精度加载。
在默认配置
quantization_bit=4
、
per_device_train_batch_size=1
、
gradient_accumulation_steps=16
下，INT4 的模型参数被冻结，一次训练迭代会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向传播，等效为 16 的总批处理大小，此时最低只需 6.7G 显存。若想在同等批处理大小下提升训练效率，可在二者乘积不变的情况下，加大
per_device_train_batch_size
的值，但也会带来更多的显存消耗，请根据实际情况酌情调整。
3. 推理
将
evaluate.sh
中的
CHECKPOINT
更改为训练时保存的 checkpoint 名称，运行以下指令进行模型推理和评测：
`bash evaluate.sh`
评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。生成的结果保存在：
./output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/generated_predictions.txt
4. 例子
示例1
Input: 类型#上衣材质#牛仔布颜色#白色风格#简约图案#刺绣衣样式#外套衣款式#破洞
Label: 简约而不简单的牛仔外套,白色的衣身十分百搭。衣身多处有做旧破洞设计,打破单调乏味,增加一丝造型看点。衣身后背处有趣味刺绣装饰,丰富层次感,彰显别样时尚。
Output[微调前]: 这件上衣的材质是牛仔布,颜色是白色,风格是简约,图案是刺绣,衣样式是外套,衣款式是破洞。
Output[微调后]: 这是一款简约的牛仔外套,破洞设计,将牛仔布破洞,带来一种随意与个性。破洞的牛仔外套,展现出时尚气息,带来一种休闲感。同时,刺绣图案,让整件外套更加立体。
示例2
Input: 类型#裙版型#显瘦风格#文艺风格#简约图案#印花图案#撞色裙下摆#压褶裙长#连衣裙裙领型#圆领
Label: 文艺个性的印花连衣裙,藏青色底蕴,低调又大气,撞色太阳花分布整个裙身,绚丽而美好,带来时尚减龄的气质。基础款的舒适圆领,简约不失大方,勾勒精致脸庞。领后是一粒包布扣固定,穿脱十分方便。前片立体的打褶设计,搭配后片压褶的做工,增添层次和空间感,显瘦又有型。
Output[微调前]: 类型#裙版型#显瘦风格#文艺风格#简约图案#印花图案#撞色裙下摆#压褶裙长#连衣裙裙领型#圆领 1. 连衣裙:简约风格,裙长为膝盖以上,裙领型为圆领。2. 裙下摆:压褶设计,使裙摆呈现出流畅的褶皱效果。3. 裙领型:裙领型为圆领,使穿上连衣裙后更加有型。4. 版型:采用显瘦设计,让连衣裙看起来更加苗条。5. 风格:文艺风格,让连衣裙更加有内涵和品味。6. 图案:印花设计,在连衣裙上印有独特的图案。7. 撞色:采用撞色设计,让连衣裙在色彩上更加鲜明、富有层次感。
Output[微调后]: 这是一款文艺范的连衣裙,以印花为元素,采用简约的印花,既能够突出文艺气质,又能够展现简约风。在印花的同时又有领子和裙摆的压褶设计,更加凸显文艺气质。简约而不会过于单调,搭配出街,穿着十分舒适。
5. 使用自己的数据集
修改
train.sh
和
evaluate.sh
中的
train_file
、
validation_file
和
test_file
为你自己的json格式数据集路径，并将
prompt_column
和
response_column
改为 json 文件中输入文本和输出文本对应的 key 。
微调代码，参见官方Github：