GLM-4模型微调实践：解决预测结果生成问题

问题背景

在使用GLM-4模型进行微调训练时，开发者可能会遇到一个常见问题：当设置predict_with_generate参数为true时，训练过程可以正常完成，但预测阶段却无法生成预期的结果文件。这种情况通常发生在分类任务微调场景中，特别是当处理包含prompt-response格式的数据时。

核心问题分析

该问题的根源在于模型预测阶段的处理逻辑。在默认配置下，当输入数据中的labels字段被设置为None时（这是解决训练阶段KeyError问题的常见做法），预测流程会跳过结果生成步骤。这种设计虽然保证了训练过程的顺利进行，但却影响了预测功能的完整性。

解决方案实现

通过分析ChatGLM-6B项目的相关代码，我们可以找到有效的解决方案。以下是关键实现步骤：

1. 训练结果处理：

metrics = train_result.metrics
metrics["train_samples"] = len(train_dataset)
trainer.log_metrics("train", metrics)
trainer.save_metrics("train", metrics)

2. 预测阶段增强：

max_seq_length = ft_config.max_input_length + ft_config.max_output_length + 1
predict_results = trainer.predict(
    test_dataset,
    metric_key_prefix="predict",
    max_length=max_seq_length,
    do_sample=True,
    top_p=0.7,
    temperature=0.95
)

3. 结果保存处理：

predictions = tokenizer.batch_decode(
    predict_results.predictions,
    skip_special_tokens=True,
    clean_up_tokenization_spaces=True
)
labels = tokenizer.batch_decode(
    predict_results.label_ids,
    skip_special_tokens=True,
    clean_up_tokenization_spaces=True
)

4. 文件输出：

with open("output/generated_predictions.txt", "w", encoding="utf-8") as writer:
    for p, l in zip(predictions, labels):
        res = json.dumps({"labels": l, "predict": p}, ensure_ascii=False)
        writer.write(f"{res}\n")

技术要点解析

1. 序列长度计算：max_seq_length的计算需要同时考虑输入和输出的最大长度，并预留一个token的空间。

2. 生成参数设置：预测时使用do_sample=True配合top_p和temperature参数，可以控制生成结果的多样性和质量。

3. 结果后处理：使用tokenizer的batch_decode方法对预测结果和标签进行解码，并清除特殊token和多余空格。

4. 文件格式：输出采用JSON Lines格式，每行包含标签和预测结果的配对，便于后续分析。

实践建议

1. 对于分类任务，建议保持labels字段的完整性，而不是简单地设置为None。

2. 在部署到生产环境前，应该对生成的预测结果进行充分验证，确保解码过程没有引入错误。

3. 可以扩展结果文件的内容，加入原始prompt等信息，便于错误分析和模型改进。

4. 考虑添加预测结果的评估指标计算，如准确率、F1值等，直接集成在输出流程中。

总结

通过实现上述解决方案，开发者可以完整地获取GLM-4模型微调后的训练和预测结果。这种方法不仅解决了预测结果生成的问题，还提供了标准化的输出格式，便于后续的模型评估和应用部署。理解这一流程对于有效使用GLM-4进行下游任务微调具有重要意义。