模型训练阶段，应该如何实现，请代码展示

在模型训练阶段，您可以使用PaddlePaddle框架和XLNet模型来实现。下面是一个简单的示例代码，展示了如何在PaddlePaddle中使用XLNet进行模型训练：

import paddle
from paddlenlp.transformers import XLNetForSequenceClassification, XLNetTokenizer

# 1. 数据准备
train_data = ["贴息个人住房担保贷款业务", "个人住房担保贷款贴息业务"]
labels = [0, 1]  # 标签，0表示"贴息个人住房担保贷款业务"，1表示"个人住房担保贷款贴息业务"

# 2. 模型和分词器初始化
model = XLNetForSequenceClassification.from_pretrained('xlnet-base-cased', num_classes=2)
tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')

# 3. 数据预处理和编码
input_ids = []
attention_mask = []
for text in train_data:
    encoding = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=128)
    input_ids.append(encoding['input_ids'])
    attention_mask.append(encoding['attention_mask'])

input_ids = paddle.concat(input_ids, axis=0)
attention_mask = paddle.concat(attention_mask, axis=0)
labels = paddle.to_tensor(labels)

# 4. 模型训练
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=2e-5, parameters=model.parameters())
model.train()

for epoch in range(5):  # 训练5个epoch
    logits = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
    loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(logits, labels)
    avg_loss = paddle.mean(loss)
    
    avg_loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.clear_grad()

    print("Epoch {} - loss: {}".format(epoch+1, avg_loss))

# 5. 保存模型
model.save_pretrained('./xlnet_model')
tokenizer.save_pretrained('./xlnet_model')

这段代码包括了数据准备、模型和分词器初始化、数据预处理和编码、模型训练的过程。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

需要注意的是，代码中使用了XLNet的基本预训练模型`xlnet-base-cased`，您可以根据实际情况选择其他预训练模型。此外，您还可以根据具体任务进行超参数的调整，例如学习率、批大小等。

希望这段代码对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。