charent/ChatLM-mini-Chinese

中文对话0.2B小模型 ChatLM-Chinese-0.2B

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一、👋介绍

现在的大语言模型的参数往往较大，消费级电脑单纯做推理都比较慢，更别说想自己从头开始训练一个模型了。本项目的目标是整理生成式语言模型的训练流程，包括数据清洗、tokenizer训练、模型预训练、SFT指令微调、RLHF优化等。

ChatLM-mini-Chinese为中文对话小模型，模型参数只有0.2B（算共享权重约210M），可以在最低4GB显存的机器进行预训练（batch_size=1，fp16或者 bf16），float16加载、推理最少只需要512MB显存。

• 公开所有预训练、SFT指令微调、DPO偏好优化数据集来源。
• 使用HuggingfaceNLP框架，包括transformers、accelerate、trl、peft等。
• 自实现trainer，支持单机单卡、单机多卡进行预训练、SFT微调。训练过程中支持在任意位置停止，及在任意位置继续训练。
• 预训练：整合为端到端的Text-to-Text预训练，非mask掩码预测预训练。
  • 开源所有数据清洗（如规范化、基于mini_hash的文档去重等）、数据集构造、数据集加载优化等流程；
  • tokenizer多进程词频统计，支持sentencepiece、huggingface tokenizers的tokenizer训练；
  • 预训练支持任意位置断点，可从断点处继续训练;
  • 大数据集（GB级别）流式加载、支持缓冲区数据打乱，不利用内存、硬盘作为缓存，有效减少内存、磁盘占用。配置batch_size=1, max_len=320下，最低支持在16GB内存+4GB显存的机器上进行预训练；
  • 训练日志记录。
• SFT微调：开源SFT数据集及数据处理过程。
  • 自实现trainer支持prompt指令微调， 支持任意断点继续训练；
  • 支持Huggingface trainer的sequence to sequence微调；
  • 支持传统的低学习率，只训练decoder层的微调。
• 偏好优化：使用DPO进行全量偏好优化。
  • 支持使用peft lora进行偏好优化；
  • 支持模型合并，可将Lora adapter合并到原始模型中。
• 支持下游任务微调：finetune_examples给出三元组信息抽取任务的微调示例，微调后的模型对话能力仍在。

🟢最近更新

2024-01-07

- 添加数据清洗过程中基于mini hash实现的文档去重（在本项目中其实数据集的样本去重），防止模型遇到多次重复数据后，在推理时吐出训练数据。
- 添加`DropDatasetDuplicate`类实现对大数据集的文档去重。

2023-12-29

- 更新模型代码（权重不变），可以直接使用`AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(...)`加载模型使用。
- 更新readme文档。

2023-12-18

- 补充利用`ChatLM-mini-0.2B`模型微调下游三元组信息抽取任务代码及抽取效果展示 。
- 更新readme文档。

2023-12-14

- 更新SFT、DPO后的模型权重文件。
- 更新预训练、SFT及DPO脚本。
- 更新`tokenizer`为`PreTrainedTokenizerFast`。
- 重构`dataset`代码，支持动态最大长度，每个批次的最大长度由该批次的最长文本决定，节省显存。
- 补充`tokenizer`训练细节。

2023-12-04

- 更新`generate`参数及模型效果展示。
- 更新readme文档。

2023-11-28

- 更新dpo训练代码及模型权重。

2023-10-19

- 项目开源， 开放模型权重供下载。

二、🛠️ChatLM-0.2B-Chinese模型训练过程

2.1 预训练数据集

所有数据集均来自互联网公开的单轮对话数据集，经过数据清洗、格式化后保存为parquet文件。数据处理过程见utils/raw_data_process.py。主要数据集包括：

1. 社区问答json版webtext2019zh-大规模高质量数据集，见：nlp_chinese_corpus。共410万，清洗后剩余260万。
2. baike_qa2019百科类问答，见：https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/107726，共140万，清醒后剩余130万。
3. 中国医药领域问答数据集，见：Chinese-medical-dialogue-data，共79万，清洗后剩余79万。
4. 金融行业问答数据，见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/609821974，共77万，清洗后剩余52万。数据质量太差，未采用。
5. 知乎问答数据，见：Zhihu-KOL，共100万行，清洗后剩余97万行。
6. belle开源的指令训练数据，介绍：BELLE，下载：BelleGroup，仅选取Belle_open_source_1M、train_2M_CN、及train_3.5M_CN中部分回答较短、不含复杂表格结构、翻译任务（没做英文词表）的数据，共370万行，清洗后剩余338万行。
7. 维基百科（Wikipedia）词条数据，将词条拼凑为提示语，百科的前N个词为回答，使用202309的百科数据，清洗后剩余119万的词条提示语和回答。Wiki下载：zhwiki，将下载的bz2文件转换为wiki.txt参考：WikiExtractor。

数据集总数量1023万：Text-to-Text预训练集：930万，评估集：2.5万（因为解码较慢，所以没有把评估集设置太大）。测试集：90万。 SFT微调和DPO优化数据集见下文。

2.2 模型

T5模型（Text-to-Text Transfer Transformer），详情见论文: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer。

模型源码来自huggingface，见：T5ForConditionalGeneration。

模型配置见model_config.json，官方的T5-base：encoder layer和decoder layer 均为为12层，本项目这两个参数修改为10层。

模型参数：0.2B。词表大小：29298，仅包含中文和少量英文。

2.3 训练过程

硬件：

# 预训练阶段：
CPU: 28 vCPU Intel(R) Xeon(R) Gold 6330 CPU @ 2.00GHz
内存：60 GB
显卡：RTX A5000(24GB) * 2

# sft及dpo阶段：
CPU: Intel(R) i5-13600k @ 5.1GHz
内存：32 GB
显卡：NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB * 1

1. tokenizer 训练： 现有tokenizer训练库遇到大语料时存在OOM问题，故全量语料按照类似BPE的方法根据词频合并、构造词库，运行耗时半天。

2. Text-to-Text 预训练：学习率为1e-4到5e-3的动态学习率，预训练时间为8天。

3. prompt监督微调（SFT）：使用belle指令训练数据集（指令和回答长度都在512以下），学习率为1e-7到5e-5的动态学习率，微调时间2天。

4. dpo直接偏好优化：数据集alpaca-gpt4-data-zh作为chosen文本，步骤2中SFT模型对数据集中的prompt做批量generate，得到rejected文本，耗时1天，dpo全量偏好优化，学习率le-5，半精度fp16,共2个epoch，耗时3h。

2.4 对话效果展示

2.4.1 stream chat

默认使用huggingface transformers的 TextIteratorStreamer实现流式对话，只支持greedy search，如果需要beam sample等其他生成方式，请将cli_demo.py的stream_chat参数修改为False。

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2.4.2 对话展示

存在问题：预训练数据集只有900多万，模型参数也仅0.2B，不能涵盖所有方面，会有答非所问、废话生成器的情况。

三、📑使用说明

3.1 快速开始：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch

model_id = 'charent/ChatLM-mini-Chinese'
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True).to(device)

txt = '如何评价Apple这家公司？'

encode_ids = tokenizer([txt])
input_ids, attention_mask = torch.LongTensor(encode_ids['input_ids']), torch.LongTensor(encode_ids['attention_mask'])

outs = model.my_generate(
    input_ids=input_ids.to(device),
    attention_mask=attention_mask.to(device),
    max_seq_len=256,
    search_type='beam',
)

outs_txt = tokenizer.batch_decode(outs.cpu().numpy(), skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
print(outs_txt[0])

Apple是一家专注于设计和用户体验的公司，其产品在设计上注重简约、流畅和功能性，而在用户体验方面则注重用户的反馈和使用体验。作为一家领先的科技公司，苹果公司一直致力于为用户提供最优质的产品和服务，不断推陈出新，不断创新和改进，以满足不断变化的市场需求。
在iPhone、iPad和Mac等产品上，苹果公司一直保持着创新的态度，不断推出新的功能和设计，为用户提供更好的使用体验。在iPad上推出的iPad Pro和iPod touch等产品，也一直保持着优秀的用户体验。
此外，苹果公司还致力于开发和销售软件和服务，例如iTunes、iCloud和App Store等，这些产品在市场上也获得了广泛的认可和好评。
总的来说，苹果公司在设计、用户体验和产品创新方面都做得非常出色，为用户带来了许多便利和惊喜。

3.2 从克隆仓库代码开始

3.2.1 克隆项目：

git clone --depth 1 https://github.com/charent/ChatLM-mini-Chinese.git

cd ChatLM-mini-Chinese

3.2.2 安装依赖

本项目推荐使用python 3.10，过老的python版本可能不兼容所依赖的第三方库。

pip安装：

pip install -r ./requirements.txt

如果pip安装了CPU版本的pytorch，可以通过下面的命令安装CUDA版本的pytorch：

# pip 安装torch + cu118
pip3 install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

conda安装：

conda install --yes --file ./requirements.txt

3.2.3 下载预训练模型及模型配置文件

从Hugging Face Hub下载模型权重及配置文件，需要先安装Git LFS，然后运行:

git clone --depth 1 https://huggingface.co/charent/ChatLM-mini-Chinese

mv ChatLM-Chinese-0.2B model_save

也可以直接从Hugging Face Hub仓库ChatLM-Chinese-0.2B手工下载，将下载的文件移动到model_save目录下即可。

3.3 Tokenizer训练

原本打算直接用现成的tokenizer库训练的（如sentencepiece），但是数据集一大就容易OOM。另外预训练数据集各个领域的语料不平衡，会产生很多不必要的合并。最后使用jieba分词对所有的预训练语料切词后统计词频，只保留出现1500次以上的字、词，参照PreTrainedTokenizerFast的BPE model的保存格式，构造tokenzier，最后转换为PreTrainedTokenizerFast。核心代码如下，详细的处理过程见utils/train_tokenizer.py。

# 构造merge数组
words_merge_list = []
for word in words_dict.keys():
    n = len(word)
    if n >= 2:
        # a, b切分12345示例： 1 2345,  12 345,   123 45,   1234 5
        for i in range(1, n):
            a, b = ''.join(word[0: i]), ''.join(word[i: ])

            if a in words_dict and b in words_dict:
                words_merge_list.append((a, b))

本项目还提供了使用预训练模型自带的tokenizer根据自己的语料重新训练tokenizer的例子，见train_tokenizer.ipynb。注意，重新训练tokenizer后，预训练模型的权重将无法使用，需要重新训练模型权重，因为token对应的id变了。

3.4 Text-to-Text 预训练

1. 预训练数据集示例

{
    "prompt": "对于花园街，你有什么了解或看法吗？",
    "response": "花园街（是香港油尖旺区的一条富有特色的街道，位于九龙旺角东部，北至界限街，南至登打士街，与通菜街及洗衣街等街道平行。现时这条街道是香港著名的购物区之一。位于亚皆老街以南的一段花园街，也就是\"波鞋街\"整条街约150米长，有50多间售卖运动鞋和运动用品的店舖。旺角道至太子道西一段则为排档区，售卖成衣、蔬菜和水果等。花园街一共分成三段。明清时代，花园街是芒角村栽种花卉的地方。此外，根据历史专家郑宝鸿的考证：花园街曾是1910年代东方殷琴拿烟厂的花园。纵火案。自2005年起，花园街一带最少发生5宗纵火案，当中4宗涉及排档起火。2010年。2010年12月6日，花园街222号一个卖鞋的排档于凌晨5时许首先起火，浓烟涌往旁边住宅大厦，消防接报4"
}

2. jupyter-lab 或者 jupyter notebook:

   见文件train.ipynb，推荐使用jupyter-lab，避免考虑与服务器断开后终端进程被杀的情况。

3. 控制台：

   控制台训练需要考虑连接断开后进程被杀的，推荐使用进程守护工具Supervisor或者screen建立连接会话。

   首先要配置accelerate，执行以下命令， 根据提示选择即可，参考accelerate.yaml，注意：DeepSpeed在Windows安装比较麻烦。

   accelerate config
   

   开始训练，如果要使用工程提供的配置请在下面的命令accelerate launch后加上参数--config_file ./accelerate.yaml，该配置按照单机2xGPU配置。

   预训练有两个脚本，本项目实现的trainer对应train.py，huggingface实现的trainer对应pre_train.py，用哪个都可以，效果一致。本项目实现的trainer训练信息展示更美观、更容易修改训练细节（如损失函数，日志记录等），均支持断点继续训练，本项目实现的trainer支持在任意位置断点后继续训练，按ctrl+c退出脚本时会保存断点信息。

   单机单卡：

   # 本项目实现的trainer
   accelerate launch ./train.py train
   
   # 或者使用 huggingface trainer
   python pre_train.py
   

   单机多卡：

   # 本项目实现的trainer
   accelerate launch --multi_gpu --num_processes 2 ./train.py train
   
   # 或者使用 huggingface trainer
   python pre_train.py
   

   从断点处继续训练：

   # 本项目实现的trainer
   accelerate launch --multi_gpu --num_processes 2 ./train.py train --is_keep_training=True
   
   # 或者使用 huggingface trainer
   # 需要在`pre_train.py`中的`train`函数添加`resume_from_checkpoint=True`
   python pre_train.py
   

3.5 SFT微调

SFT数据集全部来自BELLE大佬的贡献，感谢。SFT数据集分别为：generated_chat_0.4M、train_0.5M_CN和train_2M_CN，清洗后剩余约137万行。 sft指令微调数据集示例：

{
    "prompt": "解释什么是欧洲启示录",
    "response": "欧洲启示录（The Book of Revelation）是新约圣经的最后一卷书，也被称为《启示录》、《默示录》或《约翰默示录》。这本书从宗教的角度描述了世界末日的来临，以及上帝对世界的审判和拯救。 书中的主题包括来临的基督的荣耀，上帝对人性的惩罚和拯救，以及魔鬼和邪恶力量的存在。欧洲启示录是一个充满象征和暗示的文本，对于解读和理解有许多不同的方法和观点。"
}

参考data目录下的示例parquet文件制作自己的数据集，数据集格式：parquet文件分两列，一列prompt文本，表示提示语，一列response文本，表示期待的模型输出。 微调细节见model/trainer.py下的train方法, is_finetune设置为True时，将进行微调，微调默认会冻结embedding层和encoder层，只训练decoder层。如需要冻结其他参数，请自行调整代码。

运行SFT微调：

# 本项目实现的trainer， 添加参数`--is_finetune=True`即可, 参数`--is_keep_training=True`可从任意断点处继续训练
accelerate launch --multi_gpu --num_processes 2 ./train.py --is_finetune=True

# 或者使用 huggingface trainer
python sft_train.py

3.6 RLHF（强化学习人类反馈优化方法）

偏好方法这里介绍常见的两种：PPO和DPO，具体实现请自行搜索论文及博客。

1. PPO方法（近似偏好优化,Proximal Policy Optimization）
   步骤1：使用微调数据集做有监督微调（SFT， Supervised Finetuning）。
   步骤2：使用偏好数据集（一个prompt至少包含2个回复，一个想要的回复，一个不想要的回复。多个回复可以按照分数排序，最想要的分数最高）训练奖励模型（RM， Reward Model）。可使用peft库快速搭建Lora奖励模型。
   步骤3：利用RM对SFT模型进行有监督PPO训练，使得模型满足偏好。

2. 使用DPO（直接偏好优化，Direct Preference Optimization）微调（本项目采用DPO微调方法，比较节省显存） 在获得SFT模型的基础上，无需训练奖励模型，取得正向回答（chosen）和负向回答（rejected）即可开始微调。微调的chosen文本来自原数据集alpaca-gpt4-data-zh，拒绝文本rejected来自SFT微调1个epoch后的模型输出，另外两个数据集：huozi_rlhf_data_json和rlhf-reward-single-round-trans_chinese，合并后共8万条dpo数据。

   dpo数据集处理过程见utils/dpo_data_process.py。

DPO偏好优化数据集示例：

    {
        "prompt": "为给定的产品创建一个创意标语。，输入：可重复使用的水瓶。",
        "chosen": "\"保护地球，从拥有可重复使用的水瓶开始！\"",
        "rejected": "\"让你的水瓶成为你的生活伴侣，使用可重复使用的水瓶，让你的水瓶成为你的伙伴\""
    }

运行偏好优化：

python dpo_train.py

3.7 推理

确保model_save目录下有以下文件：

ChatLM-mini-Chinese
├─model_save
|  ├─chat_model.py
|  ├─chat_model_config.py
|  ├─config.json
|  ├─generation_config.json
|  ├─model.safetensors
|  ├─special_tokens_map.json
|  ├─tokenizer.json
|  └─tokenizer_config.json

1. 控制台运行：

python cli_demo.py

2. API调用

python api_demo.py

API调用示例：

curl --location '127.0.0.1:8812/api/chat' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer Bearer' \
--data '{
    "input_txt": "感冒了要怎么办"
}'

3.8 下游任务微调

这里以文本中三元组信息为例，做下游微调。该任务的传统深度学习抽取方法见仓库pytorch_IE_model。抽取出一段文本中所有的三元组，如句子《写生随笔》是冶金工业2006年出版的图书，作者是张来亮，抽取出三元组(写生随笔,作者,张来亮)和(写生随笔,出版社,冶金工业)。

原始数据集为：百度三元组抽取数据集。加工得到的微调数据集格式示例：

{
    "prompt": "请抽取出给定句子中的所有三元组。给定句子：《家乡的月亮》是宋雪莱演唱的一首歌曲，所属专辑是《久违的哥们》",
    "response": "[(家乡的月亮,歌手,宋雪莱),(家乡的月亮,所属专辑,久违的哥们)]"
}

可以直接使用sft_train.py脚本进行微调，脚本finetune_IE_task.ipynb里面包含详细的解码过程。训练数据集约17000条，学习率5e-5，训练epoch5。微调后其他任务的对话能力也没有消失。

微调效果： 将百度三元组抽取数据集公开的dev数据集作为测试集，对比传统方法pytorch_IE_model。

模型	F1分数	精确率P	召回率R
ChatLM-Chinese-0.2B微调	0.74	0.75	0.73
ChatLM-Chinese-0.2B无预训练	0.51	0.53	0.49
传统深度学习方法	0.80	0.79	80.1

备注：ChatLM-Chinese-0.2B无预训练指直接初始化随机参数，开始训练，学习率1e-4，其他参数和微调一致。

四、🎓引用

如果你觉得本项目对你有所帮助，欢迎引用。

@misc{Charent2023,
    author={Charent Chen},
    title={A small chinese chat language model with 0.2B parameters base on T5},
    year={2023},
    publisher = {GitHub},
    journal = {GitHub repository},
    howpublished = {\url{https://github.com/charent/ChatLM-mini-Chinese}},
}

五、🤔其他事项

本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。