概述
Github官方地址：GLM-4[1]
网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。
微调
微调格式：
[
{
"messages":[
{
"role":"system",
"content":"<systemprompttext>",
"tools":[
{
"name":"<toolname>",
"args":{
"<argname>":"<argvalue>"
}
}
]
},
{
"role":"user",
"content":"<userprompttext>"
},
{
"role":"assistant",
"content":"<assistantresponsetext>"
},
{
"role":"user",
"content":"<userprompttext>"
},
{
"role":"assistant",
"content":"<assistantresponsetext>"
},
{
"role":"observation",
"content":"<observationprompttext>"
},
{
"role":"assistant",
"content":"<assistantresponseobservation>"
},
{
"role":"user",
"content":"<userprompttext>"
},
{
"role":"assistant",
"content":"<assistantresponsetext>"
}
]
}
]
微调源码地址：finetune.py[2]
Loss计算代码：
defprocess_batch(
batch:Mapping[str,Sequence],
tokenizer
reTrainedTokenizer,
max_input_length:int,
max_output_length:int,
)->dict[str,list]:
batched_conv=batch['messages']
batched_input_ids=[]
batched_labels=[]
#batched_conv是一个数组
#conv是数组内的单个message
forconvinbatched_conv:
input_ids=[151331,151333]
loss_masks=[False,False]
#conv是数组内的单个message
#message是单个rolejson对象
formessageinconv:
message=process_message(message)
#设置mask掩码，只有system,user,observation不参与mask计算，其余的角色参与计算
loss_mask_val=Falseifmessage['role']in('system','user','observation')elseTrue
#获取input文本的数字表示(ids)
new_input_ids=tokenizer.apply_chat_template([message],tokenize=True,return_dict=False)[0][2:]
#计算整句的mask
new_loss_masks=[loss_mask_val]*len(new_input_ids)
#拼接message中的每段json
input_ids+=new_input_ids
#拼接message中每段json对应的mask
loss_masks+=new_loss_masks
#追加结尾的tokenid
input_ids.append(tokenizer.eos_token_id)
loss_masks=[False,*loss_masks]
labels=[]
forinput_id,maskinzip(input_ids,loss_masks):
ifmask:
#添加到label,计算loss
labels.append(input_id)
else:
#-100不处理，即ignore_index
labels.append(-100)
max_length=max_input_length+max_output_length+1
#截断
batched_input_ids.append(input_ids[:max_length])
batched_labels.append(labels[:max_length])
return{'input_ids':batched_input_ids,'labels':batched_labels}
注释在代码中已经写明。process_batch方法用于将输入转换为ids，并计算mask（用于Loss计算）。而该方法的调用是在数据集的遍历处理中，即如下所示：
tokenizer,model=load_tokenizer_and_model(model_dir,peft_config=ft_config.peft_config)
data_manager=DataManager(data_dir,ft_config.data_config)
#数据集拆分遍历
train_dataset=data_manager.get_dataset(
Split.TRAIN,
functools.partial(
process_batch,
tokenizer=tokenizer,
max_input_length=ft_config.max_input_length,
max_output_length=ft_config.max_output_length,
),
batched=True,
)
print('train_dataset:',train_dataset)
Loss计算如下图所示：
总结
相比较于之前的ChatGLM版本，GLM4开源版本的多轮对话loss计算更恰当且效率也会更高；在其它的开源模型/微调框架中早已支持该种loss计算，如InternLM、XTuner、Firefly等。对于loss格式的类别，可参考XTuner的官方文档说明：dataset_format.md[3]。
[1] GLM-4: https://github.com/THUDM/GLM-4
[2] finetune.py: https://github.com/THUDM/GLM-4/blob/main/finetune_demo/finetune.py
[3] dataset_format.md: https://github.com/InternLM/xtuner/blob/main/docs/zh_cn/user_guides/dataset_format.md
