GoGPT

GoGPT:ICT中英文底座增强大模型,基于Llama/Llama 2训练的底座大模型,参数规模包括70亿参数、130亿参数

模型部署

🤗Huggingface上提供了GoGPT权重，目前开放了gogpt-7b和gogpt2-7b权重

模型名称	基座模型	模型大小	下载地址
golaxy/gogpt-7b	Llama-7b	7B	模型下载
golaxy/gogpt2-7b	Llama2-7b	7B	模型下载

训练细节

step1：训练分词器

🐱怎么从零到一训练一个LLM分词器

├── data
│     └── corpus.txt 训练语料
├── llama
│     ├── tokenizer_checklist.chk
│     └── tokenizer.model
├── merged_tokenizer_hf 合并结果 hf格式
│     ├── special_tokens_map.json
│     ├── tokenizer_config.json
│     └── tokenizer.model
├── merged_tokenizer_sp
│     └── open_llama.model # 
├── merge_tokenizer
│     └── tokenizer.model
├── open_llama.model 训练的sp模型
├── open_llama.vocab 训练的sp词汇表
├── README.md
├── step0_step0_process_text.py 基于多分数据集准备训练语料
├── step1_make_corpus.py 基于中文Wikipedia数据准备训练语料
├── step2_train_tokenzier.py  训练分词器
├── step3_tokenzier_segment.py 测试训练后的模型，包括编码和解码测试样例
└── step4_merge_tokenizers.py 与原版llama的分词器进行合并，得到hf格式的tokenizer

step2：二次预训练

在中文预训练语料上对LLaMA进行增量预训练、继续预训练

step3: 有监督微调

belle数据：120k数据 v1
stanford_alapca：52k数据 v2
sharegpt:90k数据

step4: 强化学习

TODO

免责声明

本项目相关资源仅供学术研究之用，严禁用于商业用途。使用涉及第三方代码的部分时，请严格遵循相应的开源协议。

模型生成的内容受模型计算、随机性和量化精度损失等因素影响，本项目不对其准确性作出保证。

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研究与开发团队

本项目由网络数据科学与技术重点实验室GoGPT团队完成，团队指导老师为郭嘉丰研究员。