ChatGLM-6B模型基于 P-Tuning v2 微调脚本参数解释
chatGPT是一种生成式对话模型，可以用于生成人类类似的自然语言对话。在训练这个模型时，需要通过一组超参数来控制模型的训练行为以及生成结果的质量。
本文将对chatGPT训练时所需要设置的一些超参数进行解释
PRE_SEQ_LEN=128
LR=2e-2
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \
--do_train \
--train_file AdvertiseGen/train.json \
--validation_file AdvertiseGen/dev.json \
--prompt_column content \
--response_column summary \
--overwrite_cache \
--model_name_or_path THUDM/chatglm-6b \
--output_dir output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \
--overwrite_output_dir \
--max_source_length 64 \
--max_target_length 64 \
--per_device_train_batch_size 1 \
--per_device_eval_batch_size 1 \
--gradient_accumulation_steps 16 \
--predict_with_generate \
--max_steps 3000 \
--logging_steps 10 \
--save_steps 1000 \
--learning_rate $LR \
--pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \
--quantization_bit 4PRE_SEQ_LEN=128 和 LR=2e-2 是两个超参数，用于设置chatGPT训练的一些参数。这些超参数的具体意义如下：
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PRE_SEQ_LEN=128这个超参数指定了模型在进行finetune训练过程中，每个示例（prompt和response）输入序列的最大长度。在chatGPT训练中，要将prompt和response两个序列合并成一个输入序列，因此需要控制输入序列的长度，避免GPU内存溢出或训练过慢。该值通常由硬件设备内存大小和任务要求等因素综合考虑而定。
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LR=2e-2这个超参数指定了训练过程中的学习率。学习率是控制训练过程中模型参数更新速度的超参数，对训练过程的结果具有很大的影响。如果学习率过高，可能会导致模型训练快速收敛但可能会陷入局部最优解；如果学习率过低，则模型训练可能会收敛缓慢，并可能陷入局部最优解。在chatGPT训练中，一般采用默认值或在一定范围内进行调整。
LR=2e-2表示学习率为0.02，通常情况下这个值比较合适。 -
--do_train该参数表示是否需要进行训练。如果设置了该参数，则会进行模型训练；如果没有设置，则不进行训练。
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--train_file该参数指定训练数据文件的路径。训练数据文件应为JSON格式，其中包含输入序列和输出序列等信息。
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--validation_file是用于指定验证集文件路径的参数，可以用于在训练过程中实时评估模型的效果和性能。具体来说，训练模型时，我们需要将训练数据集分成训练集和验证集两部分。训练集用于训练模型，验证集则用于评估模型的性能和准确性。
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--prompt_column该参数指定输入文本（即前置文本或prompt）所在列。
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--response_column该参数指定输出文本（即响应文本或response）所在列。
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--overwrite_cache该参数指定是否重写缓存。如果设置了该参数，则会重新生成缓存文件；否则会加载现有的缓存文件（如果存在）。
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--model_name_or_path指定预训练模型的路径或名称。这个参数告诉程序将哪一个预训练模型加载进来，用于finetune或者作为基模型。
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--output_dir指定训练模型的输出目录。
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--max_source_length指定输入序列的最大长度。如果输入序列的长度超过这个值，则会被截断到该值。这个参数通常是根据硬件设备GPU的内存大小来确定的。
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--max_target_length指定输出序列的最大长度。如果输出序列的长度超过这个值，则会被截断到该值。
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--per_device_train_batch_size指定每个GPU设备的训练批次大小。这个参数控制每个GPU上可以同时训练的样本数量，影响到内存的使用量和训练速度。
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--per_device_eval_batch_size指定每个GPU设备的评估批次大小。这个参数与训练批次大小类似，控制每个GPU上可以同时进行的样本数量，影响到内存的使用量和评估速度。
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--gradient_accumulation_steps指定梯度累积的步数。梯度累积意味着在计算梯度时，将多个批次的梯度累积起来再进行更新，这样可以减少每个批次的内存占用，从而使得更大的批次大小成为可能。
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--predict_with_generate如果设置该参数，则会在训练完成后立即生成输出结果。这样可以在训练过程中不断地检查模型的性能和效果。
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--max_steps指定训练模型的最大步数。如果达到这个步数则停止训练。
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--logging_steps指定每隔多少步将训练日志写入输出目录中的文件。这个参数控制记录训练过程中的信息的频率，有助于观察训练过程的进展情况。
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--save_steps指定每隔多少步将模型保存到输出目录中的文件。这个参数控制周期地保存训练模型的频率，有助于保护模型训练的成果和避免信息丢失。
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--learning_rate指定学习率。学习率是控制神经网络中权重变化的速度的超参数。适当的学习率有助于提高模型的训练速度和质量。
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--pre_seq_len指定训练时的预序列长度。这个参数用于finetune操作，控制输入序列的长度，进而控制模型输出的信息量和质量。
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--quantization_bit指定网络量化时的比特数。网络量化是一种优化模型的方式，可以减少模型的体积和内存使用量。选择适当的量化比特数有助于提高模型的效率和速度。
作为一个小白以上是我用cahtgpt生成的对这些参数的详细解释，希望对您理解这个模型的训练有所帮助。