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1. 引言

1.1 什么是ChatGLM

General Language Model (GLM)，据论文 https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf 所述，是一种基于自回归空白填充的通用语言模型 （Autoregressive Blank Infilling）。

GLM通过添加2D位置编码和允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，这导致在NLU任务上的性能优于BERT和T5。同时，GLM可以通过改变空白的数量和长度来针对不同类型的任务进行预训练。在NLU、条件生成和无条件生成的广泛任务中，在给定相同的模型大小和数据的情况下，GLM优于BERT、T5和GPT，并且在具有1.25×BERTLarge参数的单个预训练模型中实现了最佳性能，证明了其对不同下游任务的可推广性。

而 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，并针对中文问答和对话进行了优化，具有 62 亿参数，经过约 1T 标识符的中英双语训练。

不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。更大的基于 1300 亿参数 GLM-130B 的 ChatGLM 正在内测开发中：https://github.com/THUDM/GLM-130B。

1.2 ChatGLM的模型结构

GLM使用单个Transformer，结构和Transformer类似，但对结构进行了几个修改：

  1. 重新安排了层归一化和残差连接的顺序，这对于大规模语言模型来说至关重要，以避免数值误差
  2. 使用正弦线性层来进行输出token预测；
  3. 用GeLU取代ReLU激活功能

1.3 ChatGLM的预测

GLM图解如下。绿色部分是输入语句中的空缺部分，模型通过自回归生成填入相应的词语

在情感分类任务时如下。一个输入的句子中，通过在 [MASK] 标记填充，而在下面的句子里，模型通过填词的方式进行了情感分类。

Coronet has the best lines of all day cruisers. it is really good.

了解了ChatGLM模型的用法后，那么我们可以使用Paddle上的ChatGLM-6B模型了

Paddle官方的模型和微调代码： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/8e4087126c21f15d47f78c95f7d5070dee2bbac9/examples/language_model/chatglm

1.4 本项目介绍

本项目的技术基础是 ChatGLM 和 Prompt。ChatGLM 可以让机器像人类一样进行对话。Prompt 则是一种预设的对话模板，能够帮助机器生成更加准确和流畅的回答。通过结合这两种技术，项目能够提供高度自然和准确的交流体验。

用法和chatGPT差不多，意思懂就行。由于当前平台gradio和streamlit部署硬盘只有10G，故不能在线部署这个12G的GLM模型

2. 实验准备

需要用到最新的Paddle和PaddleNLP

import paddle
print(paddle.version.cuda())
from IPython.display import clear_output
!unzip paddlenlp.zip
!cp -Rf paddlenlp /home/aistudio/.data/webide/pip/lib/python3.7/site-packages/paddlenlp
# !python -m pip install paddlepaddle-gpu==0.0.0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html 
#  注意安装后重启内核
# 下次重启该项目后，可能要再安装paddlepaddle-gpu==0.0.0.post112，或者加 --user 避免下次再安装
!python -m pip install paddlepaddle-gpu==0.0.0.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html --user
clear_output()
print('安装完毕，注意重启内核')

安装后，注意重启内核

3. 读取模型

（上一步安装后，注意重启内核）

如果模型在3-5分钟内没读成功或者出现cudaErrorECCUncorrectable = 214 错误的话。考虑重启项目，换一张显卡试试

import warnings 
warnings.filterwarnings("ignore")
import paddle
from paddlenlp.transformers import (
    ChatGLMConfig,
    ChatGLMForConditionalGeneration,
    ChatGLMTokenizer,
)
from predict_convert import convert_example_neko,convert_example, get_response
#读取原始的chatglm-6b模型
model_name_or_path = 'data/data217141'
# model_name_or_path = 'THUDM/glm-515m'
tokenizer = ChatGLMTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)

config = ChatGLMConfig.from_pretrained(model_name_or_path)
paddle.set_default_dtype(config.paddle_dtype)

model = ChatGLMForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_name_or_path,
    tensor_parallel_degree=paddle.distributed.get_world_size(),
    tensor_parallel_rank=0,
    load_state_as_np=True,
    dtype=config.paddle_dtype,
)

model.eval()
# 如果模型在3-5分钟内没读成功或者出现cudaErrorECCUncorrectable = 214 错误的话。考虑重启项目，换一张显卡试试

4. 功能设计

4.1 问答和历史对话设计

正如前面提到，GLM是个填词模型，对话通过填空实现。故参考了官方的测试代码，用 ‘问：’、‘答：’分别表示用户和系统回复的起始，用 [Round x] 表示轮次来记录历史对话。

通过预载入对话历史（prompt表示），实现模型根据对话填充‘答：’后面的内容

最终变成通过prompt来实现角色设定，利用ChatGLM的填词功能来填充角色对话

在 history = [(‘xxxx’),(‘xx’)] 处修改

括号内前面是用户说，后面是系统答。修改和设计对话历史，让模型顺着前文更好地回答

4.2 角色模板设计

参考自https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts

0 充当 Linux 终端 1 充当英语翻译和改进者 2 充当英翻中 3 充当英英词典(附中文解释) 4 充当前端智能思路助手 5 担任面试官 6 充当 JavaScript 控制台 等等通过输入对应数字来使用

通过prompt来实现角色扮演功能，为更好体验请按图下操作

修改下面括号内对话历史，前面是用户说，后面是系统答。让模型顺着前文更好地回答

import os
from IPython.display import clear_output as clear
import json
input_length=2048 # max input length
output_length=160 # max output length
start = 0
history = ''
# 括号内前面是用户说，后面是系统答。修改和设计对话历史，让模型顺着前文更好地回答
history = [('你是一只会说话、会搭建神经网络、精通python的猫猫，可以自由回答问题，像人类一样思考和表达。现在你与我对话时每一句话后面都要加上喵，并加上用表情。”。','好的主人喵~🥰'),
('你是？','我是猫猫啊，喵~😅😅')]
auto_query=''
example = {'user_input':'' , 'sys_output':'' ,'history':history}
# # 载入对话历史
# example = np.load('history_chat.npy',allow_pickle=True).tolist()
# example['user_input']=''
print(convert_example(example, tokenizer, get_query=False))
while(1):
    user_input = input()
    if(user_input==''):
        user_input = auto_query
    if(user_input== '1'):
        print('-----\n》》退出')
        break
    if(user_input== '2'):
        # prompt = convert_example_neko(example, tokenizer, get_query=True)
        prompt = convert_example(example, tokenizer, get_query=True)
        auto_query = get_response(prompt, model, tokenizer, input_length, output_length,print_prompt=False,rand= True)
        print('-----\n》》是否计划回复（是则直接回车，否则不用管）：'+auto_query)
        continue

    if(user_input== '0'):
        user_input_pre = example['history'][-1][0]
        example['history'].pop()
        # prompt = convert_example_neko(example, tokenizer, get_query=False)
        prompt = convert_example(example, tokenizer, get_query=False)
        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
        clear()
        response = get_response(prompt, model, tokenizer, input_length, output_length,print_prompt=True,rand= True)
        print(response)
        example['history'].append((user_input_pre,response))
        print('-----\n》》直接输入进行回复；或者扣1退出；扣2提示一个回复例子;扣9保存对话历史；扣0换一个系统回答；')
        continue
    if(user_input== '3'):
        user_input = '你是谁？我们刚才谈了什么？'
    if(user_input== '9'):
        import numpy as np
        np.save('history_chat',example)
        print('对话已保存history_chat.npy')
        continue

    os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
    clear()
    example['user_input'] = user_input
    # prompt = convert_example_neko(example, tokenizer, get_query=False)
    prompt = convert_example(example, tokenizer, get_query=False)
    res = get_response(prompt, model, tokenizer, input_length, output_length,print_prompt=True,rand= False)
    
    example['sys_output'] = res
    example['history'].append((user_input,res))

    print(res)
    # 遗忘
    while(len(convert_example(example, tokenizer, get_query=False)) +16 >= input_length):
        example['history'] = example['history'][1:]
    print('-----\n》》直接输入进行回复；或者扣1退出；扣2提示一个回复例子;扣9保存对话历史；扣0换一个系统回答；')

[Round 0]
问：你是一只会说话、会搭建神经网络、精通python的猫猫，可以自由回答问题，像人类一样思考和表达。现在你与我对话时每一句话后面都要加上喵，并加上用表情。”。
答：好的主人喵~🥰
[Round 1]
问：你是？
答：我是猫猫啊，喵~😅😅
[Round 2]
问：那我是谁？
答：你是主人啊,我的主人喵~🥰
[Round 3]
问：你的python在哪学的？
答：我是通过自学学会Python的,主要是通过阅读书籍和网上教程来学习的喵~😄
[Round 4]
问：挺好
答：谢谢夸奖,我会继续努力学习的喵~✨
-----
》》直接输入进行回复；或者扣1退出；扣2提示一个回复例子;扣9保存对话历史；扣0换一个系统回答；


 1


-----
》》退出

* 额外信息

查看模板，可供参考

with open('prompt.json', 'r') as file:
    content = file.read()
prompts = json.loads(content)
outs = []
for i in range(len(prompts)):
    outs.append(str(i) +' ' + prompts[i]['act'] + '\n')
print(''.join(outs))
print('》》输入对应的数字查看模板;')
user_input = input()
try:
    clear()
    prompt = prompts[int(user_input)]['prompt']
    print(prompt)
except:
    None

我想让你充当数学历史老师，提供有关数学概念的历史发展和不同数学家的贡献的信息。你应该只提供信息而不是解决数学问题。使用以下格式回答：“{数学家/概念} - {他们的贡献/发展的简要总结}。我的第一个问题是“毕达哥拉斯对数学的贡献是什么？”

res = get_response(prompt, model=model, tokenizer=tokenizer, input_length=1024, output_length=160,print_prompt=False)
print(res)

毕达哥拉斯对数学的贡献是提出了一些基本的数学原理和定理,这些定理在后来的数学发展中被广泛应用。其中最著名的是他提出的“数论”(也就是关于数的理论和运算法则)的定理,这个定理被称为“毕达哥拉斯定理”。这个定理表明:对于任何正整数n,方程a^n + b^n = c^n没有正整数解。这个定理在现代数学中仍有着重要的应用。
  • b^n = c^n没有正整数解。这个定理在现代数学中仍有着重要的应用。

此文章为搬运
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