Chat Template标准化：Jinja2模板在统一不同模型对话格式（ChatML等）中的应用

大家好，今天我们来探讨一个在大型语言模型(LLM)应用中非常重要且容易被忽视的问题：Chat Template标准化。随着LLM的快速发展，市面上涌现出各种各样的模型，它们对对话格式的要求各不相同，例如ChatML、Llama2、Vicuna等。如果不加以统一，在实际应用中就会遇到很多麻烦，比如模型输出结果不符合预期、训练数据利用率低等等。

我们的核心目标是：使用Jinja2模板引擎，将不同模型的对话格式统一起来，从而实现模型切换的平滑过渡和训练数据的最大化利用。

1. 理解Chat Template及其重要性

1.1 什么是Chat Template？

Chat Template，顾名思义，是用于格式化模型输入输出的模板。它定义了对话历史、用户输入、模型输出等组成部分在输入文本中的排列方式和分隔符。一个典型的Chat Template会包括以下要素：

System Prompt: 系统提示，用于指导模型的行为，例如指定模型的角色、限制模型的输出范围等。
User Turn: 用户输入，代表用户提出的问题或指令。
Assistant Turn: 模型输出，代表模型生成的回答或回复。
Separators: 分隔符，用于区分不同的对话轮次和组成部分，常见的有<|im_start|>、<|file_separator|>、n等。

1.2 为什么需要Chat Template？

不同的LLM模型在训练时使用了不同的对话格式，这直接影响了模型对输入文本的理解和输出结果的生成。以下是一些常见的原因，说明了Chat Template的重要性：

模型训练数据差异: 不同的模型可能使用不同的数据集进行训练，这些数据集的格式可能各不相同。
模型架构差异: 不同的模型架构可能对输入文本的结构有不同的要求。
模型微调差异: 即使是同一个基础模型，经过不同的微调，也可能对对话格式产生不同的依赖。

举例来说，如果一个模型在训练时使用了ChatML格式，而你在推理时使用了Llama2格式，那么模型很可能无法正确理解你的输入，导致输出结果质量下降。

1.3 常见的Chat Template格式

模型	格式示例
ChatML	`<\|im_start\|>systemn{system_prompt}<\|im_end\|>n<\|im_start\|>usern{user_message}<\|im_end\|>n<\|im_start\|>assistantn{assistant_response}<\|im_end\|>n`
Llama2	`<s>[INST] {user_message} [/INST] {assistant_response} </s>`
Vicuna	`USER: {user_message} ASSISTANT: {assistant_response}`
Alpaca	`### Instruction:n{user_message}nn### Response:n{assistant_response}`
Baichuan2	`<s> {system_prompt} [INST] {user_message} [/INST] {assistant_response} </s>`

2. Jinja2 模板引擎介绍

Jinja2是一个流行的Python模板引擎，它允许开发者将动态内容嵌入到静态模板中。它的主要优点包括：

简洁的语法: Jinja2使用简洁易懂的语法，易于学习和使用。
强大的功能: Jinja2支持变量、循环、条件判断、过滤器等功能，可以满足各种复杂的模板需求。
高度可定制: Jinja2允许开发者自定义模板加载器、环境配置等，可以灵活地适应不同的应用场景。
安全性: Jinja2具有良好的安全性，可以防止XSS攻击等安全问题。

2.1 Jinja2 基本语法

变量: 使用{{ variable }}来引用变量。
控制结构: 使用{% ... %}来定义控制结构，例如if、for等。
注释: 使用{# ... #}来添加注释。
过滤器: 使用|来应用过滤器，例如{{ variable | upper }}将变量转换为大写。

2.2 Jinja2 在Python中的使用

from jinja2 import Environment, FileSystemLoader

# 1. 创建Jinja2环境
env = Environment(loader=FileSystemLoader('.')) # 从当前目录加载模板

# 2. 加载模板文件
template = env.get_template('my_template.j2')

# 3. 定义模板变量
data = {
    'name': 'Alice',
    'age': 30,
    'city': 'New York'
}

# 4. 渲染模板
output = template.render(data)

# 5. 输出结果
print(output)

其中 my_template.j2 文件内容如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>My Template</title>
</head>
<body>
    <h1>Hello, {{ name }}!</h1>
    <p>You are {{ age }} years old and live in {{ city }}.</p>
</body>
</html>

3. 使用Jinja2实现Chat Template标准化

现在，我们将使用Jinja2来实现Chat Template标准化。我们的目标是创建一个通用的模板引擎，可以根据不同的模型配置生成相应的对话格式。

3.1 定义模型配置

首先，我们需要定义一个模型配置，用于存储不同模型的对话格式信息。可以使用Python字典或JSON文件来存储这些配置。

model_configs = {
    'chatml': {
        'system_start': '<|im_start|>systemn',
        'system_end': '<|im_end|>n',
        'user_start': '<|im_start|>usern',
        'user_end': '<|im_end|>n',
        'assistant_start': '<|im_start|>assistantn',
        'assistant_end': '<|im_end|>n',
        'new_line': 'n'
    },
    'llama2': {
        'system_start': '<s>[INST] <<SYS>>n', # Llama2 通常不直接使用 System Prompt
        'system_end': 'n<</SYS>>nn',
        'user_start': '',
        'user_end': ' [/INST] ',
        'assistant_start': '',
        'assistant_end': ' </s>',
        'new_line': ''
    },
    'vicuna': {
        'system_start': '', # Vicuna 通常不使用 System Prompt，或者将其合并到 User Prompt 中
        'system_end': '',
        'user_start': 'USER: ',
        'user_end': ' ',
        'assistant_start': 'ASSISTANT: ',
        'assistant_end': '',
        'new_line': ' ' # 或者 'n'，取决于具体的应用场景
    },
    'alpaca': {
        'system_start': '',
        'system_end': '',
        'user_start': '### Instruction:n',
        'user_end': 'nn',
        'assistant_start': '### Response:n',
        'assistant_end': '',
        'new_line': 'n'
    },
    'baichuan2': {
        'system_start': '<s> ',
        'system_end': ' ',
        'user_start': '[INST] ',
        'user_end': ' [/INST] ',
        'assistant_start': '',
        'assistant_end': ' </s>',
        'new_line': ''
    }
}

3.2 创建Jinja2模板

接下来，我们需要创建一个Jinja2模板，用于生成对话格式。模板应该能够根据模型配置动态地生成不同的格式。

{%- if system_prompt -%}
{{ system_start }}{{ system_prompt }}{{ system_end }}
{%- endif -%}
{%- for turn in history -%}
{{ user_start }}{{ turn.user }}{{ user_end }}
{{ assistant_start }}{{ turn.assistant }}{{ assistant_end }}
{%- endfor -%}
{{ user_start }}{{ user_message }}{{ user_end }}

这个模板的逻辑如下：

如果存在system_prompt，则将其格式化并添加到输出中。
遍历对话历史history，将每一轮对话格式化并添加到输出中。
将用户输入user_message格式化并添加到输出中。

3.3 实现Chat Template生成函数

现在，我们可以创建一个Python函数，用于根据模型配置和对话内容生成Chat Template。

from jinja2 import Environment, BaseLoader

def generate_chat_template(model_name, system_prompt, history, user_message, model_configs):
    """
    生成Chat Template.

    Args:
        model_name: 模型名称.
        system_prompt: 系统提示.
        history: 对话历史，包含用户输入和模型输出.
        user_message: 用户输入.
        model_configs: 模型配置.

    Returns:
        生成的Chat Template.
    """

    config = model_configs.get(model_name)
    if not config:
        raise ValueError(f"Model name '{model_name}' not found in model configurations.")

    # 使用字符串作为模板
    template_str = """
    {%- if system_prompt -%}
    {{ system_start }}{{ system_prompt }}{{ system_end }}
    {%- endif -%}
    {%- for turn in history -%}
    {{ user_start }}{{ turn.user }}{{ user_end }}
    {{ assistant_start }}{{ turn.assistant }}{{ assistant_end }}
    {%- endfor -%}
    {{ user_start }}{{ user_message }}{{ user_end }}
    """

    env = Environment(loader=BaseLoader())
    template = env.from_string(template_str)

    data = {
        'system_prompt': system_prompt,
        'history': history,
        'user_message': user_message,
        **config  # 将模型配置解包到模板变量中
    }

    return template.render(data)

3.4 使用示例

现在，我们可以使用这个函数来生成不同模型的Chat Template。

# 定义对话历史
history = [
    {'user': '你好', 'assistant': '你好！有什么我可以帮你的吗？'},
    {'user': '今天天气怎么样？', 'assistant': '今天天气晴朗，气温适宜。'}
]

# 定义用户输入
user_message = '请介绍一下你自己。'

# 生成ChatML格式的Chat Template
chatml_template = generate_chat_template(
    'chatml',
    '你是一个乐于助人的助手。',
    history,
    user_message,
    model_configs
)
print("ChatML Template:n", chatml_template)

# 生成Llama2格式的Chat Template
llama2_template = generate_chat_template(
    'llama2',
    '你是一个乐于助人的助手。',
    history,
    user_message,
    model_configs
)
print("nLlama2 Template:n", llama2_template)

# 生成Vicuna格式的Chat Template
vicuna_template = generate_chat_template(
    'vicuna',
    '',  # Vicuna 通常不直接使用 System Prompt
    history,
    user_message,
    model_configs
)
print("nVicuna Template:n", vicuna_template)

# 生成Alpaca格式的Chat Template
alpaca_template = generate_chat_template(
    'alpaca',
    '',
    history,
    user_message,
    model_configs
)
print("nAlpaca Template:n", alpaca_template)

# 生成Baichuan2格式的Chat Template
baichuan2_template = generate_chat_template(
    'baichuan2',
    '你是一个乐于助人的助手。',
    history,
    user_message,
    model_configs
)
print("nBaichuan2 Template:n", baichuan2_template)

3.5 进一步的优化

模板文件加载: 可以将Jinja2模板存储在单独的文件中，而不是使用字符串。这样可以提高代码的可读性和可维护性。
```
env = Environment(loader=FileSystemLoader('.'))
template = env.get_template('chat_template.j2')
```

自定义过滤器: 可以自定义Jinja2过滤器，用于对模板变量进行更复杂的处理。例如，可以创建一个过滤器，用于将文本转换为特定的格式。

def format_text(text):
    return f"**{text}**"

env = Environment(loader=FileSystemLoader('.'))
env.filters['format_text'] = format_text
template = env.get_template('chat_template.j2')

在模板中使用：

{{ user_message | format_text }}

错误处理: 在generate_chat_template函数中添加错误处理机制，例如当模型配置不存在时，抛出异常。
性能优化: 对于高并发的应用场景，可以考虑使用Jinja2的缓存机制，以提高模板渲染的性能。

4. 解决实际问题

4.1 模型切换的平滑过渡

通过使用Jinja2模板引擎，我们可以轻松地切换不同的LLM模型，而无需修改大量的代码。只需要更新模型配置，就可以生成新的Chat Template。

例如，如果我们想从ChatML模型切换到Llama2模型，只需要修改model_name参数，并确保model_configs中包含了Llama2模型的配置即可。

4.2 训练数据的最大化利用

不同的模型可能需要不同格式的训练数据。通过使用Jinja2模板引擎，我们可以将现有的训练数据转换为不同的格式，从而最大化训练数据的利用率。

例如，如果我们有一个ChatML格式的数据集，可以使用Jinja2模板引擎将其转换为Llama2格式，然后用于训练Llama2模型。

4.3 统一的API接口

我们可以将Chat Template生成函数封装成一个API接口，供不同的应用调用。这样可以实现Chat Template的集中管理和统一维护。

5. 结合LangChain进行应用

LangChain是一个强大的LLM应用开发框架。我们可以将Jinja2模板引擎与LangChain结合使用，以构建更灵活和可定制的LLM应用。

5.1 自定义PromptTemplate

LangChain提供了PromptTemplate类，用于定义Prompt。我们可以使用Jinja2模板引擎来创建自定义的PromptTemplate。

from langchain.prompts import PromptTemplate

template = """
{%- if system_prompt -%}
{{ system_start }}{{ system_prompt }}{{ system_end }}
{%- endif -%}
{%- for turn in history -%}
{{ user_start }}{{ turn.user }}{{ user_end }}
{{ assistant_start }}{{ turn.assistant }}{{ assistant_end }}
{%- endfor -%}
{{ user_start }}{{ user_message }}{{ user_end }}
"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["system_prompt", "history", "user_message", "system_start", "system_end", "user_start", "user_end", "assistant_start", "assistant_end"],
    template=template,
)

然后，我们可以使用这个PromptTemplate来生成Prompt。

from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0.9)

formatted_prompt = prompt.format(
    system_prompt="你是一个乐于助人的助手。",
    history=[{'user': '你好', 'assistant': '你好！有什么我可以帮你的吗？'}],
    user_message="请介绍一下你自己。",
    system_start="<|im_start|>systemn",
    system_end="<|im_end|>n",
    user_start="<|im_start|>usern",
    user_end="<|im_end|>n",
    assistant_start="<|im_start|>assistantn",
    assistant_end="<|im_end|>n"
)

print(llm(formatted_prompt))

5.2 使用Custom LLM

LangChain允许开发者自定义LLM。我们可以创建一个自定义的LLM，将Chat Template生成逻辑集成到LLM中。

from langchain.llms.base import LLM
from typing import Any, List, Mapping, Optional

class CustomLLM(LLM):
    model_name: str
    system_prompt: str
    model_configs: dict

    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "custom"

    def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None) -> str:
        # 在这里调用你的LLM API，并将Chat Template作为输入
        # ...
        return "模型生成的回复"

    @property
    def _identifying_params(self) -> Mapping[str, Any]:
        return {"model_name": self.model_name}

    def generate_chat_template_and_call(self, history, user_message):
        chat_template = generate_chat_template(
            self.model_name,
            self.system_prompt,
            history,
            user_message,
            self.model_configs
        )
        return self._call(chat_template)

# 创建自定义LLM
custom_llm = CustomLLM(
    model_name="chatml",
    system_prompt="你是一个乐于助人的助手。",
    model_configs=model_configs
)

# 调用自定义LLM
response = custom_llm.generate_chat_template_and_call(
    history=[{'user': '你好', 'assistant': '你好！有什么我可以帮你的吗？'}],
    user_message="请介绍一下你自己。"
)

print(response)

6. 安全性考虑

在使用Jinja2模板引擎时，需要注意安全性问题，特别是当模板内容来自用户输入时。

避免使用autoescape=False: 除非你知道自己在做什么，否则不要禁用自动转义。自动转义可以防止XSS攻击。
使用沙箱环境: 如果模板内容来自不受信任的来源，可以使用Jinja2的沙箱环境来限制模板的执行权限。
验证用户输入: 在将用户输入传递给模板之前，进行验证和过滤，以防止恶意代码注入。

总结一下吧

今天我们探讨了使用Jinja2模板引擎实现Chat Template标准化的方法。通过将不同模型的对话格式统一起来，可以实现模型切换的平滑过渡和训练数据的最大化利用。此外，我们还介绍了如何将Jinja2与LangChain结合使用，以构建更灵活和可定制的LLM应用。希望这次分享对大家有所帮助！