ChatGLM的部署微调等，很多资料，不再赘述。

P-tuning V2

以P-Turing V2为例，介绍ChatGLM的网络结构。P-tuning V2方法训练时冻结模型的全部参数，只激活prefix_encoder的参数。

1、prefix encoder

初始化pre_len，代表prompt的最大长度
1）模型的输入为[0, 1, 2, …, pre_len-1]，复制， 维度为[B, pre_L]
2) 经prefix_encoder层，输出维度 [B, pre_L, 2*layer_num*E]。layer_num和下面GLMBlock的数量一致。prefix_encoder是embedding层和MLP的组合。
3) 变换维度，令P=维度为[B, pre_L, 2*E]的张量

2、主模型

1）模型输入：[B, L]
2）经embedding层，输出embed:= [B, L, E]，E为embedding的维度
3）经过多层GLMBlock层，输出维度[B, L, E]
GLMBlock是一个类Transformer的层，做改变的地方在Attention层。

在第i层，embed经若干变换，可以得到Q、K、V三个张量，维度如下 $$(Q,V)K:[B,L,head,E/head]$$
对每个K和V，添加prefix_encoder层的张量P $$(V)K=K+P:[B,L+pre\_L,head,E/head]$$ 后面就是softmax函数那一套，输出张量hidden维度[B, L, E]
令embed=hidden，开启下一轮

4）最后一层的hidden，经layer_norm层，输出 [B, L, E]，后面做损失。