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上级 59792d34
python train.py --load_model "RWKV-4-Pile-1B5-EngChn-test4-20230115.pth" --wandb "" --proj_dir "out" \
--data_file "data/ask_text_document" --data_type "binidx" --vocab_size 50277 \
--ctx_len 1024 --epoch_steps 200 --epoch_count 1000 --epoch_begin 0 --epoch_save 10 \
--micro_bsz 8 --n_layer 24 --n_embd 2048 --pre_ffn 0 --head_qk 0 \
--lr_init 1e-5 --lr_final 1e-5 --warmup_steps 0 --beta1 0.9 --beta2 0.999 --adam_eps 1e-8 \
--accelerator gpu --devices 1 --precision bf16 --strategy deepspeed_stage_2_offload --grad_cp 1
## chatCSDN
源码来源于https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/tree/main/RWKV-v4neo
主要是在作者提供的1.5B参数的基础之上,使用CSDN的问答数据和博客数据进行再次训练,经过prompt和Instruction Tuning,以及RLHF等微调之后得到拥有IT行业知识体系的chatCSDN。
原始模型参数地址:https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-pile-1b5
## 预处理数据
使用项目 https://github.com/EleutherAI/gpt-neox 提供的数据转换工具讲.jsonl文件转换为.bin和.idx文件,目前已经将代码全部移植过来,放在tools文件夹中。词典使用的是20B_tokenizer.json。
jsonl文件格式示例:
```
{"meta": {"ID": 101}, "text": "This is the first document."}
{"meta": {"ID": 102}, "text": "Hello\nWorld"}
{"meta": {"ID": 103}, "text": "1+1=2\n1+2=3\n2+2=4"}
```
使用clean_data.py中的clean_ask_data和clean_blog_data方法可以将从odps中拉取的数据转换成jsonl文件。
进入tools文件夹下使用如下命令进行转换:
```
python preprocess_data.py \
--input ../data/data.txt \
--output-prefix ../data/blog \
......@@ -15,7 +23,6 @@ python preprocess_data.py \
--tokenizer-type HFTokenizer \
--append-eod
python preprocess_data.py \
--input ../data/ask.json \
--output-prefix ../data/ask \
......@@ -23,3 +30,23 @@ python preprocess_data.py \
--dataset-impl mmap \
--tokenizer-type HFTokenizer \
--append-eod
```
## 训练示例
```
python train.py --load_model "rwkv-80.pth" --wandb "" --proj_dir "out" \
--data_file "data/blog_text_document" --data_type "binidx" --vocab_size 50277 \
--ctx_len 1024 --epoch_steps 200 --epoch_count 1000 --epoch_begin 0 --epoch_save 10 \
--micro_bsz 8 --n_layer 24 --n_embd 2048 --pre_ffn 0 --head_qk 0 \
--lr_init 1e-5 --lr_final 1e-5 --warmup_steps 0 --beta1 0.9 --beta2 0.999 --adam_eps 1e-8 \
--accelerator gpu --devices 1 --precision bf16 --strategy deepspeed_stage_2_offload --grad_cp 1
```
## TODO
### 接入Instruction Tuning
### 接入RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)
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