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基于 P-Tuning的高效微调ChatGLM2-6B_chatglm2-6b ptuning微调原理

作者：Cpp五条 | 2024-05-23 17:34:23

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chatglm2-6b ptuning微调原理

1 ChatGLM2-6B介绍

ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。比如：对话聊天、智能问答、创作文章、创作剧本、事件抽取、生成代码等等。

代码地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B是第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，又增加许多新特性：

  • 更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练。评测结果显示，与初代模型相比，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。

  • 更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，研究人员将基座模型的上下文长度由 ChatGLM-6B 的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的ChatGLM2-6B对单轮超长文档的理解能力有限，会在后续迭代升级中着重进行优化。

  • 更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B有更高效的推理速度和更低的显存占用。在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了42%，INT4量化下，6G显存支持的对话长度由1K提升到了8K。

  • 更开放的协议：ChatGLM2-6B权重对学术研究完全开放，在获得官方的书面许可后，亦允许商业使用。

相比于初代模型，ChatGLM2-6B在数理逻辑、知识推理、长文档理解等多个维度的能力上，都取得了巨大的提升。

2 P-Tuning V2介绍

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf

代码地址：https://github.com/THUDM/P-tuning-v2

2.1 背景

之前的Prompt Tuning和P-Tuning等方法存在两个主要的问题：

第一，缺乏模型参数规模和任务通用性。

  • 缺乏规模通用性：Prompt Tuning论文中表明当模型规模超过100亿个参数时，提示优化可以与全量微调相媲美。但是对于那些较小的模型（从100M到1B），提示优化和全量微调的表现有很大差异，这大大限制了提示优化的适用性。

  • 缺乏任务普遍性：尽管Prompt Tuning和P-tuning在一些 NLU 基准测试中表现出优势，但提示调优对硬序列标记任务（即序列标注）的有效性尚未得到验证。

第二，缺少深度提示优化，在Prompt Tuning和P-tuning中，连续提示只被插入transformer第一层的输入embedding序列中，在接下来的transformer层中，插入连续提示的位置的embedding是由之前的transformer层计算出来的，这可能导致两个可能的优化挑战。

  • 由于序列长度的限制，可调参数的数量是有限的。
  • 输入embedding对模型预测只有相对间接的影响。

考虑到这些问题，作者提出了Ptuning v2，它利用深度提示优化（如：Prefix Tuning），对Prompt Tuning和P-Tuning进行改进，作为一个跨规模和NLU任务的通用解决方案。

P-Tuning v2是对prefix-tuning和p-tuning进行的优化。prefix-tuning等存在一些问题：

  • 是针对于生成任务而言的，不能处理困难的序列标注任务、抽取式问答等，缺乏普遍性。【解决方法，分类还是使用CLS或者token。】
  • 当模型规模较小，特别是小于100亿个参数时，它仍然不如微调法。【解决方法：在每一层都加上prompt。】

2.2 技术原理

P-Tuning v2是一个用于改进预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM）偏见的方法。其原理可以总结如下：

  • 样本选择：首先，从一个大规模的文本语料库中选择一部分样本作为训练集。这些样本应当具有多样性，包括不同的文化、背景和价值观。

  • PLM预训练：在选定的样本上进行预训练，生成一个初始的PLM模型。这个模型包含了很多词语的上下文信息，以及它们之间的关联性。

  • 特征定义：定义一个特征函数，用来指示某个词对于特定偏见的敏感程度。这些特征函数可以包括词语的含义、出现上下文的频次等等。

  • 偏见调整：通过修改样本中某些词语的上下文，缩小其与偏见之间的相关性。具体来说，对于某个特定的偏见，可以通过修改相关的样本以降低这个偏见对PLM的影响。

  • 约束优化：为了控制偏见调整的程度，引入一个约束函数来度量样本的平衡性。这个约束函数可以包括不同群体的样本分布、词语的多样性等等。

  • 迭代训练：在约束优化的框架下，反复调整样本和PLM模型，直到达到平衡的状态。这样可以在尽量保持语言模型质量的同时，尽量减小偏见。

P-Tuning v2的原理是通过定义特征函数和约束函数，以及调整样本和PLM模型的方法，来优化预训练语言模型的偏见问题。这个方法可以用于改进PLM的性别、种族、政治观点等各种偏见。

2.3 P-Tuning v2的优点

  • P-tuning v2在不同的模型规模（从300M到100B的参数）和各种困难的NLU任务（如问答和序列标注）上的表现与微调相匹配。

  • 与微调相比，P-tuning v2每个任务的可训练参数为0.1%到3%，这大大降低了训练时间的内存消耗和每个任务的存储成本

4 基于P-Tuning微调ChatGLM2-6B

4.1 ChatGLM2-6B部署

部署文档详见：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/135084490

4.2 数据集下载

ADGEN 数据集为根据输入（content）生成一段广告词（summary）。官方给出的数据处理格式：

  1. {
  2.     "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",
  3.     "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。"
  4. }

数据格式是{“content”:"","summary":""}形式；如果是问答类数据，content就是问题，summary就是回答。 

数据下载地址：https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1/?dl=1

下载完成后，将解压后的 AdvertiseGen 目录放到ptuning本目录下，如下所示：

  1. (chatglm) [root@localhost ChatGLM2-6B]# ll ptuning/
  2. 总用量 96
  3. drwxr-xr-x 2 root root    40 12月 18 20:17 AdvertiseGen
  4. -rw-r--r-- 1 root root  8474 12月 18 20:17 arguments.py
  5. -rw-r--r-- 1 root root   489 12月 18 20:17 deepspeed.json
  6. -rw-r--r-- 1 root root   768 12月 18 20:17 ds_train_finetune.sh
  7. -rw-r--r-- 1 root root   603 12月 18 20:17 evaluate_finetune.sh
  8. -rw-r--r-- 1 root root   702 12月 18 20:17 evaluate.sh
  9. -rwxr-xr-x 1 root root 17804 12月 18 20:17 main.py
  10. drwxr-xr-x 2 root root   106 12月 18 20:18 __pycache__
  11. -rw-r--r-- 1 root root  9567 12月 18 20:17 README.md
  12. -rw-r--r-- 1 root root   823 12月 18 20:17 train_chat.sh
  13. -rw-r--r-- 1 root root  3155 12月 18 20:17 trainer.py
  14. -rw-r--r-- 1 root root 11508 12月 18 20:17 trainer_seq2seq.py
  15. -rw-r--r-- 1 root root   833 12月 18 20:17 train.sh
  16. -rw-r--r-- 1 root root  6014 12月 18 20:17 web_demo.py
  17. -rw-r--r-- 1 root root   219 12月 18 20:17 web_demo.sh

4.3 环境构建

  1. pip install rouge_chinese nltk jieba datasets
  2. pip install transformers==4.30.2

4.4 启动P-Tuning微调

仓库代码实现了对于 ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调。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 7GB 显存即可运行。

代码地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning

更改训练脚本：

vi ptuning/train.sh 
  1. PRE_SEQ_LEN=128
  2. LR=2e-2
  3. NUM_GPUS=1
  4.  
  5. torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \
  6.     --do_train \
  7.     --train_file AdvertiseGen/train.json \
  8.     --validation_file AdvertiseGen/dev.json \
  9.     --preprocessing_num_workers 10 \
  10.     --prompt_column content \
  11.     --response_column summary \
  12.     --overwrite_cache \
  13.     --model_name_or_path ../THUDM/chatglm2-6b \
  14.     --output_dir output/adgen-chatglm2-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \
  15.     --overwrite_output_dir \
  16.     --max_source_length 64 \
  17.     --max_target_length 128 \
  18.     --per_device_train_batch_size 1 \
  19.     --per_device_eval_batch_size 1 \
  20.     --gradient_accumulation_steps 16 \
  21.     --predict_with_generate \
  22.     --max_steps 3000 \
  23.     --logging_steps 10 \
  24.     --save_steps 1000 \
  25.     --learning_rate $LR \
  26.     --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \
  27.     --quantization_bit 4

  • 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。

  • 为本地加载模型，将 train.sh 中的 THUDM/chatglm2-6b 改为你本地的模型路径。

通过bash命令启动训练：

  1. cd ptuning/
  2. bash train.sh

查看GPU使用：

  1. (chatglm) [root@localhost ptuning]# nvidia-smi
  2. Thu Jan  4 14:16:59 2024       
  3. +-----------------------------------------------------------------------------+
  4. | NVIDIA-SMI 525.85.05    Driver Version: 525.85.05    CUDA Version: 12.0     |
  5. |-------------------------------+----------------------+----------------------+
  6. | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
  7. | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
  8. |                               |                      |               MIG M. |
  9. |===============================+======================+======================|
  10. |   0  Tesla V100S-PCI...  Off  | 00000000:0B:00.0 Off |                    0 |
  11. | N/A   75C    P0   245W / 250W |   7830MiB / 32768MiB |     97%      Default |
  12. |                               |                      |                  N/A |
  13. +-------------------------------+----------------------+----------------------+
  14.                                                                                
  15. +-----------------------------------------------------------------------------+
  16. | Processes:                                                                  |
  17. |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
  18. |        ID   ID                                                   Usage      |
  19. |=============================================================================|
  20. |    0   N/A  N/A     16098      C   ...nvs/chatglm/bin/python3.9     7826MiB |
  21. +-----------------------------------------------------------------------------+

4.5 P-Tuning微调结果测试

修改ptuning/web_demo.py

vi ptuning/web_demo.py 
  1. demo.queue().launch(share=False, inbrowser=True)
  2.  
  3. 修改为：
  4.  
  5. demo.queue().launch(share=False, server_name='0.0.0.0', inbrowser=True)

修改ptuning/web_demo.sh

vi ptuning/web_demo.sh 
  1. PRE_SEQ_LEN=128
  2.  
  3. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 web_demo.py \
  4.     --model_name_or_path THUDM/chatglm2-6b \
  5.     --ptuning_checkpoint output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/checkpoint-3000 \
  6.     --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN
  7.  
  8.  
  9. 修改为：
  10.  
  11. PRE_SEQ_LEN=128
  12.  
  13. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 web_demo.py \
  14.     --model_name_or_path ../THUDM/chatglm2-6b \
  15.     --ptuning_checkpoint output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/checkpoint-3000 \
  16.     --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN

 运行微调后的模型：

  1. cd ptuning/
  2. bash web_demo.sh

 

测试1：

  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
  2.  
  3. 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。
  4.  
  5. 微调前输出：这件上衣由牛仔布材质制成，采用了简约风格，图案为刺绣设计，衣样式为外套，衣款式为破洞。
  6.  
  7. 微调后输出：白色牛仔外套，简约大方的款式，白色，搭配经典牛仔色，更加大气。领口处白色的刺绣，浪漫精致。下摆破洞，独特个性。
  8.  
  9.

测试2：

  1. 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
  2.  
  3. 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。
  4.  
  5. 微调前输出：这件上衣由牛仔布材质制成，采用了简约风格，图案为刺绣设计，衣样式为外套，衣款式为破洞。
  6.  
  7. 微调后输出：这一款连衣裙，简约的白色系，搭配上撞色的印染，带来一种时髦的文艺风。修身的版型，勾勒出曼妙的身材曲线，显得高挑。
  8.

 

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