<<<<<<< HEAD
Gemma2-9b-chinese-instruct with SFT and DPO
项目简介
Gemma2-9B-Instruct 模型,凭借其庞大的参数规模、卓越的自然语言理解能力以及灵活的指令执行能力,在全球范围内备受瞩目并赢得了高度评价。该模型在广泛的自然语言处理任务中,如文本创作、智能问答、信息摘要等,均展现出了非凡的性能,为人工智能技术的创新与应用奠定了坚实的基础。
本项目基于Gemma2-9B-Instruct 模型的强大基础,在llama-factory的训练框架下,精心挑选了百万条高质量的医疗与通用混合中英文数据集进行微调。为了进一步提升模型的表现能力,本项目还引入了直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)。
模型特点
基础模型:基于开源的gemma2-9b-instruct,这是一个经过指令微调的大型语言模型。
医疗+中文优化:利用丰富的医疗领域及中文数据集进行微调,显著提升模型在医疗场景及中文处理上的性能。
DPO训练:进一步提升语言模型在特定任务或场景下的输出质量,使其更加符合人类的偏好或需求。
安装与加载
克隆本项目到本地:
git clone
模型测评:
C-Eval:C-Eval 是一个全面的中文基础模型评估套件。它包含了大量的多项选择题,涵盖了人文、社科、理工以及其他专业四个大方向,包括52个不同的学科和四个难度级别。
C-Eval(0-shot) | Average | Average(hard) | STEM | Social Sciences | Humanities | Other |
---|---|---|---|---|---|---|
原模型 | 29.4 | 22.1 | 27.8 | 29.6 | 31.7 | 29.5 |
训练后 | 55.1 | 43 | 53.5 | 64.3 | 50.8 | 53.8 |
CMMLU:CMMLU是一个综合性的中文评估基准,专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。CMMLU涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。它包括:需要计算和推理的自然科学,需要知识的人文科学和社会科学,以及需要生活常识的中国驾驶规则等。
CMMLU(0-shot) | Average | STEM | Social Sciences | Humanities | Other |
---|---|---|---|---|---|
原模型 | 31.88 | 30.34 | 31.74 | 30.49 | 34.57 |
训练后 | 58.45 | 51.68 | 60.51 | 57.89 | 62.23 |
数据集
微调数据集:
dpo数据集:
DPO-En-Zh-20k | https://huggingface.co./datasets/hiyouga/DPO-En-Zh-20k |
orca_dpo_pairs | https://huggingface.co./datasets/Intel/orca_dpo_pairs |
Chinese-dpo-pairs | https://huggingface.co./datasets/wenbopan/Chinese-dpo-pairs |
Sft图像:
Dpo:
Training loss:
Training rewards:
=======
license: gemma
5246563f1c684f4d658e4d989ab0706efc0e97ef