paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetPretrainedModel 模块需要结合哪些模块实现优化器、损失函数、循环迭代，并进行多轮次训练更新模型参数，请代码展示

`paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetPretrainedModel` 模块结合了 PaddlePaddle 提供的优化器、损失函数和循环迭代来实现多轮次训练更新模型参数。下面是一个简单的代码示例，展示了如何使用 `XLNetPretrainedModel` 模块结合其他模块进行多轮次训练：

import paddle
from paddle.optimizer import Adam
from paddlenlp.transformers import XLNetForSequenceClassification, XLNetTokenizer

# 加载预训练的 XLNet 模型和分词器
model = XLNetForSequenceClassification.from_pretrained('xlnet-base-cased')
tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')

# 训练数据
train_data = [...]  # 假设为训练数据列表
num_epochs = 10
batch_size = 16

# 定义优化器和损失函数
optimizer = Adam(parameters=model.parameters(), learning_rate=1e-5)
criterion = paddle.nn.CrossEntropyLoss()

# 多轮次训练
for epoch in range(num_epochs):
    total_loss = 0

    # 定义数据加载器
    data_loader = paddle.io.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

    for input_ids, labels in data_loader:
        # 前向传播
        logits = model(input_ids)

        # 计算损失函数
        loss = criterion(logits, labels)
        total_loss += loss.numpy()[0]

        # 反向传播和优化更新参数
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()

    # 打印每轮训练的平均损失
    avg_loss = total_loss / len(data_loader)
    print("Epoch:", epoch, "训练损失:", avg_loss)

在上述代码中，我们首先使用 `XLNetForSequenceClassification.from_pretrained()` 方法加载预训练的 XLNet 分类模型，并使用 `XLNetTokenizer.from_pretrained()` 方法加载相应的分词器。

然后，我们定义了训练数据 `train_data`、训练轮次 `num_epochs` 和批次大小 `batch_size`。

接下来，我们使用 PaddlePaddle 提供的优化器 `Adam` 和损失函数 `CrossEntropyLoss`。在每个轮次的训练中，我们使用 `paddle.io.DataLoader` 创建数据加载器来批量加载数据。

在内层循环中，我们使用数据加载器迭代获取每个批次的输入数据 `input_ids` 和标签 `labels`。然后，我们执行前向传播操作并计算损失函数。接着，我们执行反向传播操作，并使用优化器更新模型的参数。

最后，我们打印每轮训练的平均损失。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的多轮次训练过程可能还涉及到学习率调整、模型保存等复杂的步骤。具体的实现方式可能根据任务需求和数据格式的不同而有所不同。