使用Minimind从0~1进行大模型预训练、SFT、RLHF
项目地址
资源：Tesla v100 32GBx8
测试原模型效果
python eval_llm.py --load_from ./MiniMind2
1. 预训练
预训练数据集
pretrain_hq.jsonl
{“text”: “<|im_start|>鉴别一组中文文章的风格和特点，例如官方、口语、文言等。需要提供样例文章才能准确鉴别不同的风格和特点。<|im_end|> <|im_start|>好的，现在帮我查一下今天的天气怎么样?今天的天气依据地区而异。请问你需要我帮你查询哪个地区的天气呢？<|im_end|> <|im_start|>打开闹钟功能，定一个明天早上七点的闹钟。好的，我已经帮您打开闹钟功能，闹钟将在明天早上七点准时响起。<|im_end|> <|im_start|>为以下场景写一句话描述：一个孤独的老人坐在公园长椅上看着远处。一位孤独的老人坐在公园长椅上凝视远方。<|im_end|> <|im_start|>非常感谢你的回答。请告诉我，这些数据是关于什么主题的？这些数据是关于不同年龄段的男女人口比例分布的。<|im_end|> <|im_start|>帮我想一个有趣的标题。这个挺有趣的：“如何成为一名成功的魔术师” 调皮的标题往往会吸引读者的注意力。<|im_end|> <|im_start|>回答一个问题，地球的半径是多少？地球的平均半径约为6371公里，这是地球自赤道到两极的距离的平均值。<|im_end|> <|im_start|>识别文本中的语气，并将其分类为喜悦、悲伤、惊异等。\n文本：“今天是我的生日！”这个文本的语气是喜悦。<|im_end|>”}
进行预训练
torchrun --nproc_per_node 8 train_pretrain.py
测试预训练的效果
python eval_llm.py --weight pretrain
2、SFT
SFT数据集
sft_mini_512.jsonl
{“conversations”: [{“role”: “user”, “content”: “请告诉我在中国古代的“四大发明”是什么？”}, {“role”: “assistant”, “content”: “中国古代的“四大发明”是指造纸术、印刷术、火药和指南针。这四项发明对世界文明的发展产生了深远的影响：\n\n1.造纸术：据史书记载，东汉时期的蔡伦改进了造纸工艺，使得纸张的生产更加便捷、成本更低，质量也更加优良。这一发明极大地促进了文化的传播和保存。\n\n2.印刷术：中国古代的印刷术最早可以追溯到唐代的雕版印刷，到了宋代发展出了活字印刷技术。印刷术的发明极大地促进了知识的传播，降低了书籍的成本，对教育和文化的发展起到了重要的推动作用。\n\n3.火药：火药最初是在唐代被发现的，最初可能用于医疗或炼金术。到了宋代，人们开始将火药用于军事目的，发明了各种火器。火药的发明改变了战争的面貌，对世界军事技术的发展产生了重大影响。\n\n4.指南针：指南针最初在中国被用于风水测量，后来逐渐发展成为航海导航的重要工具。这一发明极大地促进了海上航行技术的发展，对于新航路的开辟和世界地理大发现起到了关键作用。\n\n这四项发明不仅在中国历史上占有重要地位，而且对全世界的科技进步和文明发展都产生了深远的影响。”}]}
进行SFT
torchrun --nproc_per_node 8 train_full_sft.py
测试SFT 的效果
python eval_llm.py --weight full_sft
3、PPO
PPO数据集
rlaif-mini.jsonl
{“conversations”: [{“role”: “user”, “content”: “列出五个基本的人格理论，并分别以一句话概括。”}, {“role”: “assistant”, “content”: “空”}]}
# 进行PPO训练
torchrun --nproc_per_node 8 train_ppo.py