ChatGLM-6B训练本地知识库【详解】_chatglm 6b 本地数据库

1、LLM大语言模型的原理

1.1 大语言模型LLM发展

除了下图左下最底侧棕（或灰）色的分支没有使用transformer（trm），其他分支都使用了trm，

1.2 Transformer的介绍

左边是Encoding，右边是Decoding，

trm的输入和输出都可以是序列，所以trm可以做文本翻译，

1.2.1 Encoder

如下左图即是Encoder，

Encoder可以分为多个block，每个block输入和输出都是向量，block的结构如下图右半部分，包含残差结构，自注意力，Layer Norm，FC，

自注意力机制：

每一个输出要考虑到所有的输入，

$Y_2$的输出由$X_1$—$X_6$决定，由自注意力机制决定每个输入的权重，

1.2.2 Decoder

首先Decoder会将Encoder的输出作为输入，然后再给一个特殊的token符号，这个符号代表开始，以start为标志，这个特殊的符号可以选择任意一段字符，只要和输出的中文不一样就行，然后Decoder会吐出1个向量，向量的大小和输出的中文词汇数量一致，输出的每一个单词会对应一个概率值，最后选出概率最大的一个词，下图对应的输出为“一个”，

• 然后将上一个的输出“一个”作为下次的输入，Decoder根据“<start>”和“一个”作为输入，输出为“戴帽子”，然后以此类推。Decoder的输入为Decoder某个时间点的输出，这种流程叫Autoregressive（自回归），
• 这种流程有一个缺点就是会像成语接龙一样一直不断地输出，所以我们希望Decoder会输出一个<end>符号，让Decoder停止输出，

Decoder会比Encoder多出来下面绿色阴影的部分，

Masked Multi-Head Attention：

在 Multi-Head Attention中，$Y_2$与$X_1$—$X_6$的输入有关，而在Masked Multi-Head Attention中，$Y_2$仅与$X_1$—$X_2$的输入有关，$Y_3$仅与$X_1$—$X_3$的输入有关，这与Encoder和Decoder的输入输出有关，

2、BERT

2.1 Token编码

One-hot Ecoding (1-of-n Encoding)：

采用One-hot Ecoding，有2个明显的缺点，其一它的维度与需要编码的词汇数量一致，如果词汇量很大那么编码的维度也很大，其二使用One-hot Ecoding无法体现词汇之间的关系，

Word Embedding：

使用Word Embedding可以自己定义向量的长度，然后通过大量数据的预训练，可以将句法信息也编码进来，可以体现词汇之间的关系，

如下图，使用Word Embedding将不同词语之间的关系表示出来，

2.2 BERT介绍

BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写，

• BERT是Transformer的Encoder
• 一个预训练的语言表征模型
• 在大量未标注的文本数据集上训练
• 论文发表时在11个NLP任务上取得最佳指标

• BERT所做的事情就是把一个句子输出一个Embedding，
• 预训练后，只需额外添加输出层进行fine-tune，便可在其他下游任务（如分类、标注、摘要、问答等）中取得不错的表现
• 利用大规模文本数据的自监督性质来构建预训练任务，

2.3 BERT的训练

A、Masked Language Model

将一个句子随机地将15%替换为特殊的token，特殊的token可以用mask，然后将这个句子输入给BERT，BERT根据每个token输出每个Embedding，再将mask的Embedding输入到Linear Multi-class classifier，让它预测mask的值，Linear Multi-class classifier性能较弱，所以要求BERT的层数较深，

B、Next Sentence Prediction

这种训练方式让BERT判断2个句子是否连在一起，如下图2个句子分别是“提供一段代码”和“输出当前时间戳”，下图中特殊的token SEP代表2个句子的边界，另一个特殊的token是CLS，经过BERT输出为Embedding，再经过Linear Binary classifier 分类器输出YES或者NO，用来判断2个句子是否可以连在一起，

2.4 BERT的使用

A、文本分类

• 输入：一句话
• 输出：类别
• 例子：文档分类、文本情感分类
• 需要注意：BERT只需要微调，而Linear classifier需要完整训练参数，

B、槽填充 slot filling

• 输入：一句话
• 输出：每个词的类别
• 如下图，判断一句话每个词的类别，

输入的语句经过BERT输出Embedding，再经过Linear classiifier输出每个词语的类别，同样的BERT需要微调，而Linear classiifier需要从头开始训练，

C、自然语言推断（inference）

• 输入：2句话
• 输出：类别
• 给定一个前提（promise），判断假设（hypothesis）真/假/未知，

SEP是分割2个句子之间的token符号，CLS用来判断2个句子之间的关系，

3、GPT

• GPT是Generative Pre-training缩写，
• GPT是Transformer的Decoder，
• GPT1、GPT2、GPT3、ChatGPT…

关于Decoder的Masked self attention已经在前面说过一次了，

3.1 GPT-1架构、训练目标及NLP任务

• GPT-1使用了Decoder的结构，用来做文本预测和文本分类，
• 其中文本分类的做法和BERT类似，start作为开始token，Extract作为提取token，因为GPT-1使用了Decoder的结构，所以Extract只能放在末尾，再将Extract得到的Embedding输入给Linear进行分类，
• Entailment、Similarity、Multiple Choice和上面Classification的做法类似，最后都会经过trm层，再经Linear层，

3.2 GPT训练用的数据

A、GPT-1训练用的数据

GPT-1使用的数据集是BooksCorpus dataset，超过7000本未发表的书籍，

B、GPT-2 训练用的数据

通过爬虫爬取了4500万个网络链接，超过800万个文件，超过40 GB的文本，

3.3 GPT-2 zero-shot 零样本学习

• zero-shot是说在做NLP下游任务的时候不需要标注信息，也不需要训练这个模型，训练好的模型在任何地方都可以使用，
• 在做下游任务的时候，我们加入了一些特殊的token符号，