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GoGPT2-7B: 基于Llama2-7b训练的中英文增强大模型

Chinese LLaMA2 7B

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ICT中英文底座增强大模型:70亿参数、130亿参数

🤗Huggingface上提供了GoGPT权重,目前开放了gogpt-7b和gogpt2-7b权重

模型名称 基座模型 模型大小 下载地址
golaxy/gogpt-7b Llama-7b 7B 模型下载
golaxy/gogpt2-7b Llama2-7b 7B 模型下载
golaxy/gogpt2-7b-pretrain Llama2-7b 7B 模型下载
golaxy/gogpt2-13b-pretrain Llama2-7b 7B 模型下载

GoGPT-Github

🚀step1:训练分词器

🐱怎么从零到一训练一个LLM分词器

├── data
│     └── corpus.txt 训练语料
├── llama
│     ├── tokenizer_checklist.chk
│     └── tokenizer.model
├── merged_tokenizer_hf 合并结果 hf格式
│     ├── special_tokens_map.json
│     ├── tokenizer_config.json
│     └── tokenizer.model
├── merged_tokenizer_sp
│     └── open_llama.model # 
├── merge_tokenizer
│     └── tokenizer.model
├── open_llama.model 训练的sp模型
├── open_llama.vocab 训练的sp词汇表
├── README.md
├── step0_step0_process_text.py 基于多分数据集准备训练语料
├── step1_make_corpus.py 基于中文Wikipedia数据准备训练语料
├── step2_train_tokenzier.py  训练分词器
├── step3_tokenzier_segment.py 测试训练后的模型,包括编码和解码测试样例
└── step4_merge_tokenizers.py 与原版llama的分词器进行合并,得到hf格式的tokenizer

原始llama2词表大小32000,与40k训练的中文分词模型合并之后词表大小为68419,sft添加pad字符之后大小为68420

🚀step2:二次预训练

在中文预训练语料上对LLaMA进行增量预训练、继续预训练,目前训练语料20GB,后续继续迭代更新

🚀step3: 有监督微调

基于多样性的指令数据进行微调,包括belle,alpaca的中英文指令数据以及moss多轮对话数据,完成在120万+条数据的指令微调

  • belle数据:120k数据 v1
  • stanford_alapca:52k数据 v2
  • stanford_alapca_gpt4_zh:52k数据 v2
  • sharegpt:90k数据
  • fnlp/moss-003-sft-data:moss多轮对话数据 根据长度(输出长度大约500)采样之后,筛选出11万指令数据进行sft训练

测试效果

  • 西瓜和南瓜有什么区别
1. 外观:西瓜通常是圆形或椭圆形的,有浅黄色或棕色的外皮,内部有红色或黄色的果肉。而南瓜则是一个圆形或椭圆形的,通常有浅黄色或棕色的外皮,内部有橙黄色的果肉。
2. 品种:西瓜主要分为三种品种:小型、中等和巨型。小型西瓜通常只有一个或两个果核,中等西瓜通常有两个或三个果核,巨型西瓜则有四个或更多果核。南瓜主要分为两种品种:南 瓜和萝卜南瓜。南瓜通常有两个或三个果核,萝卜南瓜则有四个或更多果核。
3. 生长环境:西瓜需要温暖的气候,并且需要充足的阳光。它们通常生长在热带或亚热带地区。南瓜则在温带和寒带地区生长。南瓜需要更长的冬季来生长,而西瓜通常在春季和夏季生 长。
4. 营养价值:西瓜和南瓜都是富含维生素C和纤维素的水果。西瓜还富含抗氧化剂和钾,而南瓜富含叶酸和维生素E。
总的来说,西瓜和南瓜是两种完全不同的果类,它们在外观、品种、生长环境和营养价值上有很多区别。
  • 如何提高我的时间管理技能?
Response:  1. 制定计划和目标:制定每周或每日的计划和目标,以帮助您更好地分配时间。
2. 优先考虑最重要的任务:优先完成最重要的任务,这有助于避免分心和浪费时间。
3. 避免拖延:尝试避免拖延,尽早开始任务,这样您可以更容易地完成它们。
4. 集中注意力:集中注意力,避免同时处理多个任务,这有助于减少分心和提高效率。5. 利用工具和技术:利用时间管理工具和技术,如日历、提醒和待办事项列表,以帮助您更好地管理时间。
6. 学会说“不”:学会拒绝不必要的事情,这有助于您更好地利用时间,并专注于最重要的任务。
7. 保持积极心态:保持积极心态,相信自己能够管理时间,并尝试不断学习和发展自己的时间管理技能。
8. 休息和放松:尝试保持工作和生活的平衡,并定期休息和放松,这有助于提高时间管理技能和提高工作效率。
  • Python和JavaScript编程语言的主要区别是什么?
1. 语法不同:Python是一种面向对象的编程语言,它的语法比较严格,需要使用花括号来标识代码块。JavaScript是一种脚本语言,它的语法相对比较松散,需要使用花括号或缩进来标 识代码块。
2. 应用领域不同:Python广泛应用于数据分析、机器学习、人工智能等领域,由于其可读性好、语法清晰、功能强大等特点。JavaScript则主要应用于前端开发、后端开发、移动端开发 等领域。
3. 运行环境不同:Python的运行环境较为独立,可以在不同的操作系统上运行。JavaScript的运行环境相对较复杂,需要考虑浏览器和Web服务器的兼容性问题。
4. 应用场景不同:Python更适合进行科学计算、数据分析、机器学习等方面的应用,如Pandas、Numpy等库;而JavaScript则更适合进行前端开发、后端开发、移动端开发等领域的脚本编程,如React、Angular等框架。
5. 库和框架不同:Python拥有丰富的标准库和第三方库,如Django、Flask等;而JavaScript则拥有流行的Web开发框架,如React、Angular等。
  • AI会如何影响农业生产?
AI将有助于提高农业生产效率,优化作物种植和收成过程,以及提高农产品的质量和品质。
AI技术可以应用于植物监测、灌溉管理、病虫害防治、土壤分析等方面,减少人力 成本,提高生产效率,同时也可以降低农业生产中的资源浪费和环境污染。例如,AI可以监测土壤湿度、气象状况等环境因素,帮助农民决定何时种植、灌溉和施肥,从而提高农作物的产量和质量。
另外,AI还可以通过监测植物健康状况,及时发现和预防病虫害的发生,提高农作物的产量和质量。此外,AI还可以帮助农民预测未来天气、干旱和洪涝灾害,制定更有效的灾害应对计划。
总之,AI有望成为农业生产中不可或缺的技术,在未来为农业生产带来更大的改进和效益。
  • 翻译成英文:过去都是假的,回忆是一条没有归途的路,以往的一切春天都无法复原,即使最狂热最坚贞的爱情,归根结底也不过是一种瞬息即逝的现实,唯有孤独永恒。
Response:  Translation into English: 
The past is false, memories are a dead-end road, all previous springs are hopelessly incapable of being restored, even the most passionate and steadfast love is ultimately a fleeting reality,
and only solitude is eternal
  • 请用python编程语言实现快速排序算法的代码
快速排序(Quick Sort)是一种常用的排序算法,基本思想是通过一次排序将数组分为两个部分,其中一个部分的所有元素都比另一个小,然后再分别对这两个部分进行排序 ,直到整个数组有序。
以下是使用Python语言实现快速排序的代码:
```python
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr)//2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

在这个实现中,首先判断数组的长度是否小于等于1,如果是,则直接返回该数组。否则,选择一个枢轴(pivot)元素,将数组分为三个部分:小于枢轴的左部分、等于枢轴的中间部分、大于枢轴的右部分。接着递归地对左部分和右部分进行排序,并将它们与中间部分连接起来。最后返回排好序的数组。 以下是使用上述代码对数组进行排序的示例:

arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print(sorted_arr)
输出结果为:[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

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Datasets used to train golaxy/gogpt2-7b

Spaces using golaxy/gogpt2-7b 14