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一种平价的chatgpt实现方案, 基于ChatGLM-6B + LoRA

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

ChatGLM-Tuning

一种平价的chatgpt实现方案，基于清华的 ChatGLM-6B + LoRA 进行finetune.

数据集: alpaca

有colab的同学可以直接在colab上尝试： Build

官方ptuning代码

Demo

S1 Finetune

准备

  • 显卡: 显存 >= 16G (最好24G或者以上)
  • 环境：
    • python>=3.8
    • cuda>=11.6, cupti, cuDNN, TensorRT等深度学习环境
    • pip3 install -r requirements.txt

数据预处理

转化alpaca数据集为jsonl

python cover_alpaca2jsonl.py \
    --data_path data/alpaca_data.json \
    --save_path data/alpaca_data.jsonl \

tokenization

python tokenize_dataset_rows.py \
    --jsonl_path data/alpaca_data.jsonl \
    --save_path data/alpaca \
    --max_seq_length 200 \ 
    --skip_overlength
  • --jsonl_path 微调的数据路径, 格式jsonl, 对每行的['context']和['target']字段进行encode
  • --save_path 输出路径
  • --max_seq_length 样本的最大长度

训练

python finetune.py \
    --dataset_path data/alpaca \
    --lora_rank 8 \
    --per_device_train_batch_size 6 \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --max_steps 52000 \
    --save_steps 1000 \
    --save_total_limit 2 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --fp16 \
    --remove_unused_columns false \
    --logging_steps 50 \
    --output_dir output

推理

参考 infer.ipynb

Finetune前后对比

利用Alpaca数据集合对ChatGLM-6B Finetune后，在Alpaca数据集上表现得更好:

  • Answer: 是模型的输出
  • #### Answer: 是原答案

S2. Reward Model

S3. PPO

LoRA

LoRA Dataset
mymusise/chatglm-6b-alpaca-lora Alpaca
mymusise/chatglm-6b-alpaca-zh-en-lora Alpaca-zh-en
(on the way) Alpaca-zh

使用预训练好的LoRA

参考 examples/infer_pretrain.ipynb

TODO:

  • bs > 1 support
  • 使用中文数据
  • 加入RLHF