ChatGLM-6B微调实践与问题汇总（fine-tune+p-tuning+知识遗忘解决尝试）
近年来，预训练语言模型（Pretrained Language Model）在自然语言处理领域取得了显著的进步。其中，ChatGLM-6B作为一种基于Transformer架构的预训练语言模型，已经在多个任务中展现出了强大的性能。本文将围绕ChatGLM-6B微调实践与问题汇总，重点介绍fine-tune、p-tuning和知识遗忘解决尝试等方面的内容。
一、ChatGLM-6B模型介绍
ChatGLM-6B是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，与GPT系列模型类似，它在大量无标签文本数据上进行预训练，从而学习到了语言生成和语言理解的能力。与其他模型不同的是，ChatGLM-6B在预训练过程中引入了对话生成和对话理解两个任务，使得模型在生成自然语言时更加注重上下文信息。
二、fine-tune实践
Fine-tuning是一种常见的微调方法，它通过对预训练模型进行微小的调整，使其适应特定任务。在ChatGLM-6B的fine-tune实践中，我们首先使用大量有标签的对话数据对模型进行微调。具体而言，我们采用了以下步骤：
- 准备数据：从公开数据集中选取对话数据作为训练集和测试集。
- 预处理数据：对数据进行清洗、分词、编码等预处理操作，使其符合模型输入要求。
- fine-tune模型：使用训练集对ChatGLM-6B模型进行微调，通过调整学习率、批量大小等超参数，使模型在特定任务上取得最佳性能。
- 评估模型：使用测试集对微调后的模型进行评估，通过计算准确率、召回率等指标，评估模型的性能。
三、p-tuning实践
P-tuning是一种基于预训练模型的微调方法，它通过对预训练模型的输出概率进行微调，使其适应特定任务。在ChatGLM-6B的p-tuning实践中，我们采用了以下步骤： - 准备数据：同fine-tuning实践。
- 构建概率分布：使用预训练模型对训练集中的每个单词进行预测，并构建一个单词概率分布。
- 调整概率分布：根据特定任务的需求，对单词概率分布进行调整。例如，对于分类任务，可以将分类标签的概率提高，而其他单词的概率降低。
- 生成输出：使用调整后的概率分布生成模型的输出。
- 评估模型：同fine-tuning实践。
四、知识遗忘解决尝试
在微调过程中，一个常见的问题是知识遗忘，即模型在适应新任务的同时会忘记原有的知识。为了解决这个问题，我们尝试了以下方法： - 冻结部分参数：在fine-tuning过程中，冻结预训练模型的某些参数，只更新部分参数以适应新任务。这样可以在一定程度上保留原有知识。
- 知识蒸馏：使用一个教师模型（可以是预训练模型或其他经过训练的模型）指导学生模型（要微调的模型）进行学习。教师模型可以看作是一个知识的“容器”，它可以提供更全面的知识，从而帮助学生模型更好地适应新任务。