Tiny LLM 76M SFT
简介
本项目wdndev/tiny-llm-zh (github.com)旨在构建一个小参数量的中文语言大模型，用于快速入门学习大模型相关知识。
模型架构：整体模型架构采用开源通用架构，包括：RMSNorm，RoPE，MHA等
实现细节：实现大模型两阶段训练及后续人类对齐，即：预训练(PTM) -> 指令微调(SFT) -> 人类对齐(RLHF, DPO) -> 测评。
注意：因资源限制，本项目的第一要务是走通大模型整个流程，而不是调教比较好的效果，故评测结果分数较低，部分生成错误。
注意：此模型采用扩充 llama2 的词表后进行训练的；使用 tinyllmsft_92m 模型初始化transformers层，随机初始化embedding层，继续训练10B 的token，微调后得到；
模型细节
大约在9B的中文预料中训练，主要包含百科内容，模型架构采用开源通用架构，包括：RMSNorm，RoPE，MHA等。
环境
只需要安装 transformers 即可运行
快速开始
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_id = "wdndev/tiny_llm_sft_76m_llama"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True)
sys_text = "你是由wdndev开发的个人助手。"
# user_text = "中国的首都是哪儿？"
# user_text = "你叫什么名字？"
user_text = "介绍一下中国"
input_txt = "\n".join(["<|system|>", sys_text.strip(),
"<|user|>", user_text.strip(),
"<|assistant|>"]).strip() + "\n"
model_inputs = tokenizer(input_txt, return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=200)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
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