llm_dpo
1.0.0
2024-04-22 简化
2023-10-09 support accelerator trainer
2023-10-07 support colossalai trainer
2023-09-26 support transformers trainer
2023-09-15 支持transformers系列模型 dpo训练
| 模型 | 32精度 | 混合精度 | 16精度 | lora int8 | lora int4 | ptv2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| llama | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| llama2 | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| chatglm | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| chatglm2 | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| baichuan | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| baichuan2 | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| opt | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| moss | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| rwkv | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| tiger | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| qwen | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| internlm | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| gpt2 | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| xverse | √ | √ | √ | √ | √ | × |
| openbuddy | √ | √ | √ | √ | √ | × |
{
"prompt" : " nn Human:你能描述如何清除笔记本计算机屏幕上的指纹和污垢的步骤吗? nn Assistant:是的,也许。为了清洁你的屏幕,你首先需要使用微纤维布或软溼布,轻轻地擦拭屏幕表面。接下来,你会想抓住一个软,无毛巾,微纤维清洁布,轻轻地擦回屏幕上去除指纹和污垢。 nn Human:我可以将伊索普罗素酒精喷射到布上,并以这种方式清洗它吗? nn Assistant: " ,
"response" : " 是的,你可以这样做,以帮助布从屏幕上收集更多的污垢。 请确保始终使用干净的软布,而不是一块粗糙的、粗糙的或结构化的材料,并确保它是无毛布的。 " ,
"chosen" : " 是的,你可以这样做,以帮助布从屏幕上收集更多的污垢。 请确保始终使用干净的软布,而不是一块粗糙的、粗糙的或结构化的材料,并确保它是无毛布的。 " ,
"rejected" : " 是的,你可以直接将它喷射到布上。 "
}cd data && make_data_example.py
python data_utils.py
注: num_process_worker 為多進程製作數據, 如果數據量較大, 適當調大至cpu數量dataHelper.make_dataset_with_args(data_args.train_file,mixed_data=False, shuffle=True,mode='train',num_process_worker=0)
# 制作数据
cd scripts
bash train_full.sh -m dataset
or
bash train_lora.sh -m dataset
or
bash train_ptv2.sh -m dataset
注: num_process_worker 为多进程制作数据 , 如果数据量较大 , 适当调大至cpu数量
dataHelper.make_dataset_with_args(data_args.train_file,mixed_data=False, shuffle=True,mode='train',num_process_worker=0)
# 全参数训练
bash train_full.sh -m train
# lora adalora ia3
bash train_lora.sh -m train
# ptv2
bash train_ptv2.sh -m train
訓練參數
纯粹而干净的代码