MiniLLM-1.1B-SFT

0. 说明

• 此权重为使用build_MiniLLM_from_scratch训练得到的
• 此权重为zR-Llama-1b-ChatGLM2-6b-tokenizer的镜像权重，两者是一致的，任意下载即可

1. 介绍

• 初衷：本项目旨在构建一个小参数量的llm，完整走完预训练 -> 指令微调 -> 奖励模型 -> 强化学习 四个阶段，以可控的成本完成一个可以完成简单聊天任务的chat模型
• 特色:
  • 使用bert4torch训练框架，代码简洁高效；
  • 训练的checkpoint可以直接使用transformers包进行推理
  • 优化了训练时候内存占用；
  • 提供了完整训练log供复现比对
• 声明: 本实验训练出来的模型，目前只具备简单的聊天功能（受限于语料大小、模型规模、sft语料大小和质量），不具备回答复杂问题的能力。

2. 快速开始

• 环境安装

pip install bert4torch==0.4.9.post2  # 若找不到则指定　-i https://pypi.org/simple

• 脚本说明

# 为防止terminal关闭，可以使用nohup, tmux, screen方式来启动
# eg. nohup torchrun --standalone --nproc_per_node=4 pretrain.py --name baby > nohup.log&

# 预训练
cd pretrain
torchrun --standalone --nproc_per_node=4 pretrain.py  # 部分反映ddp训到一般会崩，需设置`export NCCL_IB_DISABLE=1`

# 预训练推理（命令行聊天）
cd pretrain
python infer.py  # python infer_transformers.py

# 指令微调训练
cd sft
python sft.py

# 指令微调推理（命令行聊天）
cd sft
python infer.py  # python infer_transformers.py

# 把ckpt转化成transformers可以运行的格式
cd docs
python convert.py

3. 更新历史

• 20240316: 初始提交，预训练模型MiniLLM-MiniLLM-L12_H1024_A8-NoWudao和MiniLLM-MiniLLM-L12_H1024_A8-WithWudao; SFT模型MiniLLM-L12_H1024_A8-WithWudao-SFT_Alpaca

4. 预训练

4.1 预训练语料（源于baby-llama2-chinese）

项目开源了经过ChatGLM2-6B的分词器处理后的预训练语料，共计634亿Tokens的数据量，链接如下：Corpus 提取码：6unr。

4.2 预训练权重

4.3 预训练过程

• 训练参数配置和训练时长

4.4 预训练模型调用

# 以下两句视网络情况添加
import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = "https://hf-mirror.com"

from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLM
import torch

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model_name = 'Tongjilibo/MiniLLM-L12_H1024_A8-WithWudao'  # 'Tongjilibo/MiniLLM-L12_H1024_A8-NoWudao'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name).to(device)

query = '王鹏是一名'
inputs = tokenizer.encode(query, return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to(device)
output_ids = model.generate(inputs)
response = tokenizer.decode(output_ids[0].cpu(), skip_special_tokens=True)
print(response)

4.5 预训练续写效果

• MiniLLM-L12_H1024_A8-NoWudao

用户：小明学习优异、身体健康、是一名

续写：小明学习优异、身体健康、是一名优秀的大连理工大学学生，从大学一年级起，他就对体育十分痴迷，成绩名列前茅，还参加了多项比赛，在全校体育活动中，他成绩名列前茅，被大连理工大学授予“优秀运动员”称号。
2006年，高中二年级，小明的同学杨帆来到大连理工大学，他决心要改变自己的命运。他每天放学后，都会跑到操场上练习篮球，练到下午三点多钟时，小明的篮球技术开始显现出来，他的篮球动作敏捷，力量大，而且，他经常利用空档时间练习跳投


用户：床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，

续写：床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡……”
我读着这些诗句时也倍感亲切和亲切了！

• MiniLLM-L12_H1024_A8-WithWudao

用户：小明学习优异、身体健康、是一名

续写：小明学习优异、身体健康、是一名优秀的教师。他为人诚实、有责任心。在课堂上，他能认真听讲，积极思考，对每节课都积极举手发言。在课后，他主动要求帮助老师，认真做好作业，按时完成老师布置的作业，受到同学们的好评。


用户：床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，

续写：床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。”这诗不仅描述了中秋夜月夜的温馨与宁静，还写出了作者对故土深情的眷恋和思乡之情。“月上柳梢头”一语，是写月下所见。“欲将心事付瑶琴”，指欲诉别情； “举头望明月”，写中秋之夜，月上高挂、皓月当空、群星闪耀的景象；“低头思故乡”，写思念故土的深情厚意。
这首诗在写作手法上，主要运用象征

5、指令微调

5.1 指令微调语料（筛选的可用数据集）

5.2 指令微调权重

5.3 指令微调训练过程

• 训练参数配置和训练时长

5.4 指令微调模型调用

# 以下两句视网络情况添加
import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = "https://hf-mirror.com"

from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLM
import torch

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model_name = 'Tongjilibo/MiniLLM-L12_H1024_A8-WithWudao-SFT_Alpaca'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name).to(device)

query = '你好'
query = f'<human>{query}<robot>'
inputs = tokenizer.encode(query, return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to(device)
output_ids = model.generate(inputs)
response = tokenizer.decode(output_ids[0].cpu(), skip_special_tokens=True)[len(query):]
print(response)

5.5 指令微调Chat效果

• MiniLLM-L12_H1024_A8-WithWudao-SFT_Alpaca

User：你好

Assistant：你好！很高兴见到你。

User：你能做什么？

Assistant：你好！我是一个人工智能助手，有什么我可以为你做的吗？

User：番茄炒蛋怎么制作？

Assistant：如果你想要制作一个番茄炒蛋，那么下面这些步骤可能会帮助你：

1. 准备食材：准备好鸡蛋、盐、香菜、胡萝卜丝、黄瓜丝等食材。
2. 清洗鸡蛋：在搅拌碗中打散鸡蛋，使其表面可以清洁。
3. 准备材料：准备一个锅，倒入适量的水，将鸡蛋液倒入锅中。
4. 煮鸡蛋：用汤锅或锅煎至鸡蛋表面金黄色，熟透即可。
5. 炒蔬菜：在锅中加入适量的油，将胡萝卜丝和黄瓜丝个人喜欢的，翻炒几下，直到胡萝卜熟透。
6. 加入鸡蛋：从锅中取出鸡蛋，倒入锅中。
7. 调味：将炒好的鸡蛋倒入锅中，与蔬菜一起翻炒几下即可。

注意：想要炒出更丰富的蔬菜味道，可以适当加入适量的盐和香菜，增加风味。