《怎么让英文大语言模型支持中文(3)》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《怎么让英文大语言模型支持中文(3)》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

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这篇文章详细介绍了如何让英文大语言模型支持中文，主要通过指令微调的方式。以下是文章的主要内容：

为什么需要对预训练模型进行指令微调
1. 数据处理流程
​​输入数据格式​​：需要在模型的官方代码或开源项目中找到数据输入部分，运行小数据集以了解输出结果。
​​特殊标记​​：例如cpm-bee在forward中需要额外传入span和length，而一般模型只需传入input_ids和labels。

2. 数据集构建
​​数据来源​​：从文件中加载数据，并使用transformers库进行预处理。
​​数据格式​​：指令数据由instruction、input、output三部分组成，分别表示提示指令、文本和返回结果。

对预训练模型进行指令微调数据如何处理
1. 数据预处理
​​数据集加载​​：使用datasets库加载数据，并进行预处理。
​​输入输出处理​​：将instruction和input拼接，并在output前后添加特殊标记（如bos_token_id和eos_token_id）。

2. 特殊标记和填充
​​特殊标记​​：不同模型可能有不同的特殊标记，如chatglm的[gMASK]标记。
​​填充​​：input_ids和labels需要用pad_token_id进行填充，标签用-100进行填充。

对预训练模型进行指令微调tokenization如何构建
1. Tokenization过程
​​探索tokenization​​：在test tokenizer.py中探索tokenization过程。
​​示例​​：分词后得到的token_id需要进行特殊标记处理。

对预训练模型进行指令微调模型如何构建
1. 模型加载
​​加载方式​​：一般使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM，但需注意特殊模型的加载方式。
​​示例​​：chatglm的加载方式为AutoTokenizer和AutoModel，并设置trust_remote_code=True。

2. 模型测试
​​测试模型​​：在test_model.py中测试模型效果。
​​示例​​：加载模型权重后进行测试。

是否可以结合其他库使用
1. 结合库
​​deepspeed​​：结合deepspeed库进行优化。
​​transformers​​：结合transformers库进行数据处理。
​​peft​​：结合peft中使用的lora进行优化。

2. 数据加载
​​数据拆分​​：将数据拆分为多个小文件，并使用datasets加载数据并进行并行处理。
​​注意事项​​：处理过程中发现问题需删除已保存的数据，重新处理。

未来工作
1. 对齐
​​对齐过程​​：对模型的输出进行规范，如使用奖励模型+基于人类反馈的强化学习。
​​示例​​：未展开具体实现。

2. 探索langchain
​​关注点​​：一直关注langchain但未深入探讨。
​​未来计划​​：深入了解langchain的相关内容。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《怎么让英文大语言模型支持中文(3)》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！