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CHANGED
@@ -26,6 +26,7 @@ https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct
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26 |
1. REILX/neo_sft_phase2_conversations
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27 |
2. REILX/neo_sft_phase2_multi
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28 |
3. REILX/neo_sft_phase2_single
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### 数据集构建规则
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31 |
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@@ -56,6 +57,15 @@ https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct
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56 |
4. 将该“conversation”的“gpt”的“value”作为“output”。
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57 |
5. “input”可为空白,亦可注入适当的提示信息。
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60 |
### 训练参数
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61 |
REILX/neo_sft_phase2_conversations</br>
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@@ -106,6 +116,23 @@ REILX/neo_sft_phase2_single</br>
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106 |
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
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107 |
- num_epochs: 5.0
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108 |
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109 |
### 损失图
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110 |
REILX/neo_sft_phase2_conversations</br>
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111 |
<!-- ![neo_sft_phase2_conversations_loss](./neo_sft_phase2_conversations/training_loss.png) -->
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@@ -117,4 +144,8 @@ REILX/neo_sft_phase2_multi</br>
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117 |
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118 |
REILX/neo_sft_phase2_single</br>
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119 |
<!-- ![neo_sft_phase2_single_loss](./neo_sft_phase2_single/training_loss.png) -->
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120 |
-
<img src="./neo_sft_phase2_single/training_loss.png" alt="neo_sft_phase2_single_loss" width="60%">
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26 |
1. REILX/neo_sft_phase2_conversations
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27 |
2. REILX/neo_sft_phase2_multi
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28 |
3. REILX/neo_sft_phase2_single
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29 |
+
4. REILX/neo_sft_phase2_all_pair
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30 |
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31 |
### 数据集构建规则
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32 |
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57 |
4. 将该“conversation”的“gpt”的“value”作为“output”。
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58 |
5. “input”可为空白,亦可注入适当的提示信息。
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59 |
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60 |
+
**REILX/neo_sft_phase2_all_pair**
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61 |
+
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62 |
+
* **具体步骤:**
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63 |
+
1. 输入为一个json文件,遍历每一个conversations
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64 |
+
2. conversations包含多轮对话,需要按照对应的轮数构成新数据集
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65 |
+
3. 比如1、2轮构成一个jsonl的一行,3、4构成一行,5、6构成一行等等等,直到完整的使用结束conversations
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66 |
+
4. 将该“conversation”的“human”的“value”作为“instruction”
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67 |
+
5. 将该“conversation”的“gpt”的“value”作为“output”
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68 |
+
4. “input”可为空白,亦可注入适当的提示信息。
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69 |
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70 |
### 训练参数
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71 |
REILX/neo_sft_phase2_conversations</br>
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116 |
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
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117 |
- num_epochs: 5.0
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118 |
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119 |
+
REILX/neo_sft_phase2_all_pair</br>
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120 |
+
- learning_rate: 2e-05
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121 |
+
- train_batch_size: 1
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122 |
+
- eval_batch_size: 8
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123 |
+
- cutoff_len:4096
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124 |
+
- seed: 42
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125 |
+
- distributed_type: multi-GPU
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126 |
+
- num_devices: 8
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127 |
+
- gradient_accumulation_steps: 8
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128 |
+
- total_train_batch_size: 64
|
129 |
+
- total_eval_batch_size: 64
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130 |
+
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
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131 |
+
- lr_scheduler_type: cosine
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132 |
+
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
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133 |
+
- num_epochs: 5.0
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134 |
+
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135 |
+
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136 |
### 损失图
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137 |
REILX/neo_sft_phase2_conversations</br>
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138 |
<!-- ![neo_sft_phase2_conversations_loss](./neo_sft_phase2_conversations/training_loss.png) -->
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144 |
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145 |
REILX/neo_sft_phase2_single</br>
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146 |
<!-- ![neo_sft_phase2_single_loss](./neo_sft_phase2_single/training_loss.png) -->
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147 |
+
<img src="./neo_sft_phase2_single/training_loss.png" alt="neo_sft_phase2_single_loss" width="60%">
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148 |
+
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149 |
+
REILX/neo_sft_phase2_all_pair</br>
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150 |
+
<!-- ![neo_sft_phase2_single_loss](./neo_sft_phase2_single/training_loss.png) -->
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151 |
+
<img src="./neo_sft_phase2_all_pair/training_loss.png" alt="neo_sft_phase2_all_pair_loss" width="60%">
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