Llama-2 多轮对话prompt构建

1. 问题提出

最近，META开源了Llama-2模型，受到了广泛的关注和好评，然而，在官方给的使用说明中，并没有对使用方法进行特别细节的介绍，尤其是对于对话任务，这就给我们在使用时带来了很多困扰。

以ChatGLM为例，在执行多轮对话时，需要将历史信息拼接到输入中，以供模型在生成时计算历史token与当前query之间的交互（self-attn）：

# ChatGLM中对话prompt的产生：
	prompt = ""
	for i, (old_query, response) in enumerate(history_input):
	    prompt += "[Round {}]\n问：{}\n答：{}\n".format(i, old_query, response)
	prompt += "[Round {}]\n问：{}\n答：".format(len(history_input), query_input)

所以可以很自然的想到，如果使用Llama-2模型进行对话，应该也有这样一套模板，与训练过程中的对话形式相匹配。

于是经过简单的搜索后，在reddit论坛找到了Llama-2官方所提供的说明：

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/155po2p/get_llama_2_prompt_format_right/

2. prompt的正确形式

根据官方账号给出的说明，在对话时，用户所提供的prompt应当满足以下形式：