ChatGLM：基于低秩适应的知识蒸馏

ChatGLM-RLHF(二)——LoRA实现&代码逐行讲解
在前面的文章中，我们介绍了ChatGLM-RLHF的基本概念和框架，今天我们将继续深入探讨其关键组件——LoRA（低秩适应）实现以及代码逐行讲解。
LoRA是一种用于知识蒸馏（Knowledge Distillation）的方法，旨在将大模型（教师模型）的知识迁移到小模型（学生模型）上。通过在训练过程中引入额外的低秩约束，LoRA可以有效地压缩模型并提高其性能。
下面，我们将详细介绍ChatGLM-RLHF中的LoRA实现及代码逐行讲解。
代码片段一：准备数据

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __getitem__(self, index):
x = self.data[index]
return x
def __len__(self):
return len(self.data)

这段代码定义了一个简单的数据集类，用于准备输入数据。
代码片段二：定义LoRA损失函数

class LoRA(torch.nn.Module):
def __init__(self, T):
super(LoRA, self).__init__()
self.T = T