TWLLM Tutor
1.0.0

conda create --name twllm_tutor python=3.10.0
source activate twllm_tutor
pip install -r envs/requirements.txt
virtualenv --python=python3.10.0 twllm_tutor
source twllm_tutor/bin/activate
pip install -r envs/requirements.txt
pyenv install 3.10.0
pyenv virtualenv 3.10.0 twllm_tutor
pip install -r envs/requirements.txt
El conjunto de datos social GSAT original se descarga del sitio web de GSAT.
| Conjunto de datos | Año | Número de preguntas |
|---|---|---|
| Train_GSAT_SOCIAL | 83-107 | 1221 |
| válido_gsat_history | 108-112 | 97 |
| válido_gsat_civics | 108-112 | 79 |
| válido_gsat_social | 108-112 | 213 |
Para descargar el conjunto de entrenamiento social GSAT, puede ejecutar el comando:
bash scripts/download_data.sh| Conjunto de datos | Número de preguntas |
|---|---|
| Train_QB_Geography | 312 |
| Train_QB_History | 9000 |
| Train_QB_Civics | 2035 |
| Train_QB_Social | 11347 |
| válido_qb_history | 205 |
./data
|─ raw_data
| |─ GSAT_social # Public is for data we consider publishable (without copyright issues, etc).
| └─ QB_social # Private is for data we don't want to publish (For future extensions).
└─ train_data
|- GSAT_social
|- GSAT_social_with_image
└─ QB_social
{
"subject": "social_study",
"year": "83",
"id": 1,
"type": "single",
"question": "孫中山先生認為造成中國人像一盤散沙,民族不夠團結的主因為何",
"A": "任外族帝制專斷的統治下,人民喪失了關心公共事務的能力",
"B": "異族的征服者過於強大,中國人團結也沒用",
"C": "中國入的家族觀念過於發達",
"D": "過早提倡天下一家的世界主義",
"answer": "A",
"answer_details": ""
},
Para generar la configuración, puede ejecutar el comando:
python generate_config.py
Para ajustar al chino-bert, puede ejecutar el comando:
bash scripts/run_train_bert.shPara descargar el peso de pre-entrenamiento Taiwan-LLM-7B, puede ejecutar el comando:
bash scripts/download_model_weight.shFINETUNE_METHOD=qlora_instruction_tuning bash scripts/run_train_twllm.shFINETUNE_METHOD=qlora_multiple_choice bash scripts/run_train_twllm.shbash scripts/run_quantize_twllm_loftq.shFINETUNE_METHOD=loftq_instruction_tuning bash scripts/run_train_twllm.shFINETUNE_METHOD=loftq_multiple_choice bash scripts/run_train_twllm.shpython test.py --checkpoint_path < path of checkpoint > | Pregunta | Tutor de Taiwán-LLM | Chatgpt |
|---|---|---|
| 你是一名人工智慧家教 , 以下的題目為高中社會科 , 請根據題目提供使用者正確答案的選項 A 或 B 或 C 或 D。十九世紀前期 , 張三從寧波來艋舺採購樟腦 , 計畫運回浙江、上海銷售 , : : 張三最可能委託下列哪個組織運送這批貨物? A. 東印度公司 B. 北郊 C. 怡和洋行 D. 三井會社 | B. 北郊 : : 當時臺北港的北郊商人常兼職貿易商 對於貨物的運送和買賣多半有涉獵。✅ 對於貨物的運送和買賣多半有涉獵。✅ | C. 怡和洋行 : : 在十九世紀前期 , 張三要將樟腦、綢緞、布帛等貨品運送回浙江和上海銷售 最可能委託的組織是怡和洋行。怡和洋行是一家在 最可能委託的組織是怡和洋行。怡和洋行是一家在 19 世紀初期在華南地區經營貿易的外國商行 , 主要從中國向其他國家運送貨物。因此 , 怡和洋行是最可能協助張三運送這批貨物的組織。其他選項 如 如 A. 東印度公司、 b. 北郊、 d. 三井會社 都不太可能參與這個情境中的貨物運送。 都不太可能參與這個情境中的貨物運送。 |
| 你是一名人工智慧家教 , 以下的題目為高中社會科 , , 請根據題目提供使用者正確答案的選項 a 或 b 或 c 或 d。學者指出 : 北魏實行均田法的背景 , , 第一 , 因戰亂的傷亡及遷徙 , 留下大片無主荒田;第二 , 許多農民為躲避戰禍 逃離農村 , 流落城市 , , , 農民投靠大戶士族 , 「五十三十家方為一戶」 , 只向其宗主貢獻 , 不必向政府納稅。均田法的實施是結合戶籍的清查及管理 , 透過計口授田 , 使農業勞動力與耕地達到合理配合 以恢復生產 以恢復生產 , 建立小農社會。根據上述 : : : 保全士族特權 保全士族特權 重建編戶稅基 重建編戶稅基 重建編戶稅基 重建編戶稅基 重建編戶稅基 推行漢化運動 透過計口授田 透過計口授田 透過計口授田 透過計口授田 以恢復生產 以恢復生產 , :. | C. 重建編戶稅基 : : 北魏均田法的實施 , 使農民戶籍清查並管理 , 透過計口授田 , 使農業勞動力與耕地達到合理配合 , 以恢復生產 重建編戶稅基。 重建編戶稅基。 n (a) 與資料無關。 n (b) 與資料無關。 n (d) 與資料無關。✅ 與資料無關。✅ | A. 限制土地兼併 : : 根據提供的資訊 , 北魏實行均田法的背景包括大片無主荒田、許多農民流落城市成為游民、農民投靠大戶士族等情況。均田法的實施主要目的是限制土地兼併 通過計口授田 , 確保農業勞動力和土地之間的合理配合 , 防止土地被少數大戶士族壟斷 , 促進農業生產 , 建立小農社會。因此 , a. 限制土地兼併是最合適的答案。 |
| 你是一名人工智慧家教 , 以下的題目為高中社會科 , 請根據題目提供使用者正確答案的選項 a 或 b 或 c 或 d。 1949 年 10月 , 共軍集中船隻對金門發動攻擊 , 遭守軍擊退。 1950 年 3 月 , 共軍又集結大批兵力 , , 迫使當地國軍撤守; 迫使當地國軍撤守; 5月底更攻占廣東萬山群島。 共軍原本預定隨後再度對金門發動攻擊 , : : a. 軍軍備及船隻有限 , 已經無法再負擔長期作戰 軍顧忌金門兵力強大 軍顧忌金門兵力強大 , 韓戰爆發 , 共 共. | C. 韓戰爆發 , 美國宣布派遣第七艦隊協助臺灣防務 原因 : 韓戰爆發後 , 美國宣布派遣第七艦隊協助臺灣防務 因此 軍暫緩對金門的攻擊。✅ 共軍暫緩對金門的攻擊。✅ | A. 共軍軍備及船隻有限 , 已經無法再負擔長期作戰 : : 1949 年 10月 , 共軍對金門發動攻擊 , 但遭到守軍擊退。隨後 共軍又進攻海南島並攻占廣東萬山群島。然而 , 最可能的原因取消對金門的再次攻擊計畫是因為 共軍的軍備和船隻有限 , , 尤其在面對金門守軍強大的情況下。 共軍可能決定將資源用於其他地區或其他策略 , 因為攻擊金門可能會導致更大的損失。其他選項如 B. 共軍顧忌金門兵力強大、 c. 韓戰爆發 , ... |
Los experimentos se realizaron en una computadora personal equipada con una sola GPU NVIDIA GeForce RTX 4090 con 24 GB de VRAM, y una configuración del servidor con una sola GPU RTX A6000 con 49 GB de VRAM.
@misc { liao2023twllmtutor ,
title = { Taiwan-LLM Tutor: Large Language Models for Taiwanese Secondary Education } ,
author = { Jia-Wei Liao, Ji-Jia Wu, Kun-Hsiang Lin, Kang-Yang Huang } ,
url = { https://github.com/jwliao1209/TWLLM-Tutor } ,
year = { 2023 }
}