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Firefly(流萤)

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GitHub:https://github.com/yangjianxin1/Firefly
描述信息:中文对话式大语言模型
GitHub

Firefly(流萤): 中文对话式大语言模型(全量微调+QLoRA),支持微调Mixtral-8x7B、Zephyr、Mistral、Aquila2、Baichuan2、CodeLlama、Llma2、Llama、Qwen、Baichuan、ChatGLM2、InternLM、Ziya、Bloom等大模型。


项目简介

Firefly(流萤) 是一个开源的中文大语言模型项目,支持QLoRA和全量参数微调Baichuan2、CodeLLaMA、LLaMA2、LLaMA、Qwen、Baichuan、ChatGLM2、InternLM、Ziya、Bloom、XVERSE等开源模型。 正如我们的项目名称一样,希望本项目能够像流萤一般发出淡淡微光,为中文大语言模型社区尽绵薄之力,促进中文大语言模型社区的发展。

如果你的训练资源有限,我们极力推荐使用QLoRA的指令微调方式,因为我们在Open LLM Leaderboard上验证了该方法的有效性,详情见模型评测章节。

流萤(萤火虫的别称)是中华传统文化的一个符号,虽说腐草为萤,带有悲悯意味,但萤火虽小,也能凭借其淡淡荧光,照亮夜空。本项目的名称取自杜牧的《秋夕》:银烛秋光冷画屏,轻罗小扇扑流萤。


项目内容

项目主要内容如下:

支持全量参数指令微调、QLoRA低成本高效指令微调、其中QLoRA是我们主推的一种高效的训练方式。

支持绝大部分主流的开源大模型,如Baichuan2、CodeLLaMA、LLaMA2、LLaMA、Qwen、Baichuan、ChatGLM2、InternLM、Ziya、Bloom、XVERSE等。

支持lora与base model进行权重合并,推理更便捷。

模型裁剪:通过LLMPruner:大语言模型裁剪工具 ,开源裁剪后的Bloom模型权重 。在保留预训练中文知识的前提下,有效减少模型参数量,降低训练成本,提高训练效率。

整理并开源指令微调数据集:firefly-train-1.1M 、moss-003-sft-data、ultrachat、 WizardLM_evol_instruct_V2_143k、school_math_0.25M。

开源Firefly系列指令微调模型权重 。

在Open LLM Leaderboard上验证了QLoRA训练流程的有效性。


安装环境

在requirements.txt下固定了几个主要的python包的版本,执行如下脚本即可。

注意:Baichuan2需要安装pytorch 2.0。除Baichuan2以外,其他模型的训练,我们均在torch==1.13上进行训练。

pip install requirements.txt


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