庆云古诗词

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2023年11月20日 每日一猜答案: 答案:ABC
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最近,有两个重要的发布会:GPT-4 和文心一言。虽然大家都非常期待,但听完之后有些失望。一方面,人们感叹从 OpenAI 到 CloseAI,另一方面,感觉国外在 AI 基础设施方面领先国内很多。

意外的是,GPT4发布的前一天,清华大学唐杰老师研发的 ChatGLM-6B 最近也开源了。同时,我发现国外的研究人员使用了 52K Instruction-Following 数据集对 LLaMA-7B 进行 finetune,并且效果很好。我也在 Alpaca 数据集上尝试了这种方法,结果 ChatGPT 的表现与 LLaMA-7B 相当接近。因此,我考虑使用中文能力更强的 ChatGLM 模型来复现这种效果。

项目地址:

该项目基于 ChatGLM 模型进行实现,并进行了部分修改,使其支持使用 INT8 进行训练。同时,结合 LORA 等 Adaptation 技术,我可以在低成本(使用一张 24G 显卡)的情况下对模型进行微调。

在 LORA 部分,我使用了基于 HuggingFace 的 PEFT 实现。官方版本目前还不支持 ChatGLM 模型,需要安装这个 PR 分支的版本:

项目刚整理,目前只做了比较简单的数据预处理,调用起来也简单:

python tokenize_dataset_rows.py \\      --jsonl_path data/alpaca_data.jsonl \\      --sachatgptlpaca \\      --max_seq_length 512
  • --jsonl_path 微调的数据路径, 格式jsonl, 对每行的['text']字段进行encode
  • --sachatgpt 输出路径
  • --max_seq_length 样本的最大长度

数据预处理完后就可以训练,训练脚本也写的简单,带用起来也简单(暂时先不展开):

python finetune.py \\      --dataset_path data/alpaca \\      --lora_rank 8 \\      --per_dechatgpte 1 \\      --gradient_accumulation_steps 1 \\      --max_steps 52000 \\      --sachatgpt \\      --save_total_limit 2 \\      --learning_rate 2e-5 \\      --fp16 \\      --logging_steps 50 \\      --output_dir output

文章可能有点标题党的意思,但项目也是以这个为目的,目前项目还有几个问题要补充:

  • 支持batch-size大于1
  • 用中文的instruction-following数据集
  • 加入RLHF

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