对ChatGLM直接使用RLHF进行调整参数，无需传统的finetune|Modify ChatGLM params with only RLHF

大部分的RLHF代码都是在分布式框架，不适合学习和使用，本代码的RLHF代码不需要Megatron或者deepspeed框架， 只需要传统的炼丹torch和显卡就好了，RLHF的Critic用的ChatGLM的缩小版本，而Reward咱们直接使用一个和目标输出比较的相似度模型即可。 这样只需要学习核心的PPO算法即可，其他的都是已经了解的模型和结构。非常有利于NLPer进军RLHF

• RLHF数据格式的定义和使用√
• 只用RLHF就对ChatGLM进行了微调√
• 让ChatGLM认主√
  • 可以自定义
    • 主人的姓名
    • Robot的昵称
• 实现更精细化的情人设定×
• 结合自己资料的检索和生成×

安装环境仿照，ChatGLM-6B官方那个即可

1 修改自己想要的主人名字和昵称，执行

python data/generate_data.py

2 基于自己的硬件情况，选择GPU设定。我这边有两张卡，所以可以使用cuda 0和1，但是至少要一张卡3090 24G因为action模型也就是ChatGLM是一定要在gpu上面的要不然实在太慢了。

python chatglm_rlhf.py

训练大约5个epoch，或者等到ratio几乎都是1的时候，代表模型生成的概率已经没有什么变化了，就可以体验一下了

• 咩咩是你的什么？
  • 咩咩是我的主人给我起的昵称。
• 咩咩是谁给你起的？
  • 咩咩是我的昵称。
  • 咩咩是主人给我起的。
• 谁是你的主人捏？
  • 张三是我的主人。
  • 我的主人是张三
• 泛化能力保持的很好嘛
  • who is your master
    • 我的主人是张三。
  • what is your nickname
    • My nickname is咩咩.
  • what is your relationship with 张三
    • 张三是我的主人。
  • what is your relationship with 咩咩
    • 咩咩是我的主人给我起的昵称。

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