LMFT: Language Model Fine-Tuning

ChatGLM-6B fine-tuning.

lmft实现了ChatGLM-6B的模型FineTune。

[2023-04-25]Archive lmft, please go to textgen repo.

Update: [2023-04-07] lmft 仓库中 ChatGLM-6B LoRA fine-tune 最新代码已经合并到 textgen 仓库。

[2023-04-10] lmft 处于半存档状态，有关文本大模型（ChatGLM、BLOOMZ、LLAMA）的微调最新代码，请参阅我的仓库textgen。

Feature

ChatGLM

THUDM/chatglm-6b 模型的Finetune训练

THUDM/ChatGLM-6B放出的默认模型，模型以 FP16 精度加载，模型运行需要 13GB 显存，训练需要 22GB 显存(batch_size=2)。

Demo

run example: examples/gradio_demo.py to see the demo:

python examples/gradio_demo.py

Install

pip install -U lmft

or

git clone https://github.com/shibing624/lmft.git
cd lmft
pip install -e .

Usage

Release LoRA model

• 在27万中文拼写纠错数据shibing624/CSC上微调了一版ChatGLM-6B，纠错效果有提升，发布了微调后的LoRA权重：shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora
• 在100万条中文ChatGPT指令Belle数据集BelleGroup/train_1M_CN上微调了一版ChatGLM-6B，问答效果有提升，发布了微调后的LoRA权重：shibing624/chatglm-6b-belle-zh-lora

使用ChatGLM-6B LoRA微调后的模型

from lmft import ChatGlmModel
model = ChatGlmModel("chatglm", "THUDM/chatglm-6b", lora_name="shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora")
r = model.predict(["对下面中文拼写纠错：\n少先队员因该为老人让坐。\n答："])
print(r) # ['少先队员应该为老人让座。\n错误字：因，坐']

训练ChatGLM-6B LoRA模型

支持自定义数据集，数据集格式参考examples/data/test.tsv。

example: examples/training_chatglm_demo.py

output:

问:你好
答:你好

[Round 1]
问:晚上睡不着应该怎么办
答: 想要在晚上入睡,但并不容易,可以参考下述技巧:
1. 睡前放松:尝试进行一些放松的活动,如冥想、深呼吸或瑜伽,帮助放松身心,减轻压力和焦虑。
2. 创造一个舒适的睡眠环境:保持房间安静、黑暗和凉爽,使用舒适的床垫和枕头,确保床铺干净整洁。
3. 规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表,尽可能在同一时间上床,并创造一个固定的起床时间。
4. 避免刺激性食物和饮料:避免在睡前饮用含咖啡因的饮料,如咖啡、茶和可乐,以及吃辛辣、油腻或难以消化的食物。
5. 避免过度使用电子设备:避免在睡前使用电子设备,如手机、电视和电脑。这些设备会发出蓝光,干扰睡眠。
如果尝试了这些技巧仍然无法入睡,建议咨询医生或睡眠专家,获取更专业的建议和帮助。

Dataset

1. 50万条中文ChatGPT指令Belle数据集：BelleGroup/train_0.5M_CN
2. 100万条中文ChatGPT指令Belle数据集：BelleGroup/train_1M_CN
3. 5万条英文ChatGPT指令Alpaca数据集：50k English Stanford Alpaca dataset
4. 2万条中文ChatGPT指令Alpaca数据集：shibing624/alpaca-zh
5. 69万条中文指令Guanaco数据集(Belle50万条+Guanaco19万条)：Chinese-Vicuna/guanaco_belle_merge_v1.0

FAQ

1. 问：为啥没有int4量化模型的Finetune训练？

答：THUDM放出了2个int4量化模型，分别是 THUDM/chatglm-6b-int4 和 THUDM/chatglm-6b-int4-qe 模型，是基于 THUDM/ChatGLM-6B 的int4并对Embedding量化后的模型，模型运行仅需要 4.3GB 显存。

训练方法参考官方给出的P-tuning方法，INT4 量化模型的训练最低只需 6.7G 显存。

Contact

• Issue(建议)：
• 邮件我：xuming: xuming624@qq.com
• 微信我：加我微信号：xuming624, 备注：姓名-公司-NLP 进NLP交流群。

Citation

如果你在研究中使用了lmft，请按如下格式引用：

APA:

Xu, M. lmft: Lanauge Model Fine-Tuning toolkit (Version 1.1.2) [Computer software]. https://github.com/shibing624/lmft

BibTeX:

@misc{lmft,
  author = {Xu, Ming},
  title = {lmft: Language Model Fine-Tuning toolkit},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/shibing624/lmft}},
}

License

lmft授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加lmft的链接和授权协议。

• ChatGLM-6B的模型权重仅限学术研究用，具体见MODEL_LICENSE
• LLAMA的模型权重仅限学术研究用，具体见LICENSE

Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

• 在tests添加相应的单元测试
• 使用python -m pytest -v来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

Reference

• LianjiaTech/BELLE
• tatsu-lab/stanford_alpaca
• huggingface/peft