• Stars
    star
    157
  • Rank 238,399 (Top 5 %)
  • Language
    Python
  • License
    Apache License 2.0
  • Created over 1 year ago
  • Updated about 1 year ago

Reviews

There are no reviews yet. Be the first to send feedback to the community and the maintainers!

Repository Details

chatglm-6b微调/LORA/PPO/推理, 样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算, 可gpu/cpu

chatglm-maths

chatglm-6b微调/LORA/PPO/推理, 样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算, 可gpu/cpu

数据集-中文

踩坑

1. eps=1e-5(不要改小), 半精度float16, 以及LN采用的是Post-LN(泛化性更好) + DeepNorm, 【, Attention前也有LN目的是大模型为了防止梯度溢出等;
2. 模型输入输出, 默认的tokenization_chatglm.py/modeling_chatglm.py不能用, 因为那是完全为生成generate设置的, 需要自己写好所有缩入参数, 或者机子改成适配的;
   2.1 ChatGLMModel中, get_masks()正常, get_position_ids()函数中context_length = seq.index(150004) + 1改为context_length = len(seq)’;
   2.2 训练输入input_ids格式暂定为(训练后post-padding, 推理前pre-padding[tokenization_chatglm.py默认pre-padding])
       x: prompt_1 + "_" + text_1 + "\n" + prompt_2 + [gMASK] + [BOS] + "_" + text_2 + [PAD]*N
   2.3 训练输入label_ids格式暂定为(CrossEntropyLoss默认忽略-100不参与计算loss)  
       y = [-100]*len(text_1) + [BOS] + text_2 + [EOS] + [-100]*N
   2.4 注意position/mask(自带的只是推理用的batch_size=1, 所以训练输入还得自己写), 可参考GLM-130的README.md, huozhe 查看GLM-1源码https://github.com/THUDM/GLM/blob/main/tasks/seq2seq/dataset.py
3. 注意chatglm-6b权重是float16的, 不过计算loss时候会转成float32计算, 最后loss再转回float16更新梯度;
4. ChatGLMTokenizer有时候会报奇奇怪怪的错误, 建议生成时候设置max_new_tokens, 最大{"max_new_tokens": 2048}; decode有时候会出现不存在id;
5. 低秩自适应LORA, RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
   尝试 transformers升级到最新, get_peft_model后再.cuda(), device_map={'':torch.cuda.current_device()}, 

环境配置

transformers>=4.26.1
cpm_kernels==1.0.11
icetk==0.0.4
torch>=1.10.1
rouge==1.0.1
nltk==3.6.6
peft>=0.2.0
numpy
tqdm

lion_pytorch
macropodus
trl>=0.4.1

微调-计算题

lora
微调: python c00_toy_lora_train_6b.py
推理: python p00_toy_lora_predict_6b.py

ppo
训练: python t10_toy_trl_train_ppo.py
测试: python t10_toy_trl_predict_ppo.py

6b
微调: python c00_toy_cpu_train_6b.py
推理: python p00_toy_cpu_predit_6b.py

small-layer
微调: python c01_toy_cpu_train_small.py
推理: python p01_toy_cpu_predict_small.py

参考/感谢

推理日志toy

generator_calculate_line: ('13+75=', '13+75=88')
tokenizer.vocab_size: 150344
eval:   0%|                                                                                                                                                                      | 0/1 [00:00<?, ?it/s]batch_query: ['简便运算: 98+83= 剖析: 98+83=181']
batch_qtext_0: 简便运算: 98+83= 剖析:
batch_qans_0: 98+83=181
response_0: 98+83=171
{'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
请输入:
25.31+86.35=
请稍等...
25.31+86.35=101.66

微调日志toy

generator_calculate_line: ('13+75=', '13+75=88')
tokenizer.vocab_size: 150344
Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:10<00:00,  1.31s/it]
transformer.word_embeddings.weight False
......
transformer.layers.26.mlp.dense_4h_to_h.bias False
transformer.layers.27.input_layernorm.weight True
transformer.layers.27.input_layernorm.bias True
transformer.layers.27.attention.query_key_value.weight True
transformer.layers.27.attention.query_key_value.bias True
transformer.layers.27.attention.dense.weight True
transformer.layers.27.attention.dense.bias True
transformer.layers.27.post_attention_layernorm.weight True
transformer.layers.27.post_attention_layernorm.bias True
transformer.layers.27.mlp.dense_h_to_4h.weight True
transformer.layers.27.mlp.dense_h_to_4h.bias True
transformer.layers.27.mlp.dense_4h_to_h.weight True
transformer.layers.27.mlp.dense_4h_to_h.bias True
transformer.final_layernorm.weight True
transformer.final_layernorm.bias True
model.chat start
13+75=88, but that's not the correct answer. The correct answer is 13+75=88, which is 90.
/anaconda3/envs/py371/lib/python3.7/site-packages/transformers/optimization.py:395: FutureWarning: This implementation of AdamW is deprecated and will be removed in a future version. Use the PyTorch implementation torch.optim.AdamW instead, or set `no_deprecation_warning=True` to disable this warning
  FutureWarning,   
epoch:   0%|                                                                                                                                                                    | 0/21 [00:00<?, ?it/s]epochs:
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['简便运算: 98+83= 剖析: 98+83=181']                                                                                                                                 | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
epoch_global: 0, step_global: 1, step: 0, loss: 4.0625
batch_query: ['口算: 57.84+13.64 解: 57.84+13.64=71.48']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 0, step_global: 2, step: 1, loss: 2.5625███▌                                                                                                                | 2/8 [00:17<00:51,  8.54s/it]
batch_query: ['计算题: 48+1 解答: 48+1=49']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 0, step_global: 3, step: 2, loss: 4.15625█████████████████████▎                                                                                             | 3/8 [00:38<01:09, 13.94s/it]
batch_query: ['计算题: 61.65+33.05 解答: 61.65+33.05=94.7']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 0, step_global: 4, step: 3, loss: 2.40625████████████████████████████████████████                                                                           | 4/8 [01:01<01:09, 17.43s/it]
batch_query: ['计算: 81+75 回答: 81+75=156']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 0, step_global: 5, step: 4, loss: 3.546875█████████████████████████████████████████████████████████▊                                                        | 5/8 [01:27<01:01, 20.41s/it]
epoch:   5%|███████▎                                                                                                                                                 | 1/21 [03:07<1:02:30, 187.52s/it]epochs: step: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [02:41<00:00, 23.15s/it]
epoch_0_step: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [03:07<00:00, 23.44s/it]
batch_query: ['问题: 99+37 答案: 99+37=136']
epoch_global: 1, step_global: 9, step: 0, loss: 3.640625                                                                                                                         | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['问题: 26.81+55.91 答案: 26.81+55.91=82.72']                                                                                                                        | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qtext_0: 问题: 26.81+55.91 答案:
batch_qans_0: 26.81+55.91=82.72
response_0: 26.81+55.91=83.72
{'rouge-1': 0.749999995, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.749999995, 'bleu': 0.0}
epoch_global: 1, step_global: 9, step: 0
best_score_avg: 0.45833

current_mertics: {'rouge-1': 0.749999995, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.749999995, 'bleu': 0.0}
batch_query: ['数学题: 23.34+68.45 点拨: 23.34+68.45=91.79']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 1, step_global: 10, step: 1, loss: 2.09375
batch_query: ['计算: 77+14 回答: 77+14=91']█████████████▌                                                                                                                | 2/8 [00:33<01:39, 16.58s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 1, step_global: 11, step: 2, loss: 3.265625
batch_query: ['口算: 79.69+17.43= 解: 79.69+17.43=97.12']██████████████████▎                                                                                             | 3/8 [00:35<00:53, 10.75s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 1, step_global: 12, step: 3, loss: 2.171875
batch_query: ['简便运算: 59.67+86.73 剖析: 59.67+86.73=146.4']████████████████████████████████                                                                           | 4/8 [00:37<00:29,  7.43s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 1, step_global: 13, step: 4, loss: 2.328125
epoch:  10%|██████████████▊                                                                                                                                            | 2/21 [03:56<33:33, 105.97s/it]epochs:
epoch_1_step: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:48<00:00,  6.11s/it]
batch_query: ['初等数学: 24.29+76.26 解析: 24.29+76.26=100.55']
epoch_global: 2, step_global: 17, step: 0, loss: 2.046875
epoch_2_step:   0%|                                                                                                                                                              | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['计算题: 69.85+28.46= 解答: 69.85+28.46=98.31']
batch_qtext_0: 计算题: 69.85+28.46= 解答:                                                                                                                                        | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 69.85+28.46=98.31
response_0: 69.85+28.46=97.21
{'rouge-1': 0.4999999950000001, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.4999999950000001, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:07<00:00,  7.83s/it]
epoch_global: 2, step_global: 17, step: 0
best_score_avg: 0.33333

current_mertics: {'rouge-1': 0.4999999950000001, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.4999999950000001, 'bleu': 0.0}
batch_query: ['问题: 113.79+81.78= 答案: 113.79+81.78=195.57']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 2, step_global: 18, step: 1, loss: 1.8515625
batch_query: ['计算: 10.74+17.87= 回答: 10.74+17.87=28.61']
epoch_2_step:  25%|█████████████████████████████████████▌                                                                                                                | 2/8 [00:10<00:31,  5.21s/itepoch_global: 2, step_global: 19, step: 2, loss: 1.8203125
batch_query: ['计算: 11.64+25.07= 回答: 11.64+25.07=36.71']
epoch_2_step:  38%|████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 3/8 [00:13<00:20,  4.15s/itepoch_global: 2, step_global: 20, step: 3, loss: 1.859375
batch_query: ['口算: 53.08+54.9 解: 53.08+54.9=107.98']
epoch_2_step:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                           | 4/8 [00:15<00:14,  3.58s/itepoch_global: 2, step_global: 21, step: 4, loss: 2.078125
epoch:  14%|██████████████████████▎                                                                                                                                     | 3/21 [04:23<20:56, 69.80s/it]epochs: step:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                        | 5/8 [00:18<00:09,  3.28s/it]
epoch_2_step: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:26<00:00,  3.34s/it]
batch_query: ['初等数学: 102.7+68.21= 解析: 102.7+68.21=170.91']█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:24<00:00,  2.44s/it]
epoch_global: 3, step_global: 25, step: 0, loss: 1.5390625                                                                                                                       | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['数学题: 94+19 点拨: 94+19=113']
batch_qtext_0: 数学题: 94+19 点拨:
batch_qans_0: 94+19=113                                                                                                                                                          | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 94+19=103
{'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:04<00:00,  4.11s/it]
epoch_global: 3, step_global: 25, step: 0
best_score_avg: 0.0

current_mertics: {'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
batch_query: ['数学题: 37.94+23.99 点拨: 37.94+23.99=61.93']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 3, step_global: 26, step: 1, loss: 1.578125
batch_query: ['问: 51.16+14.21= 答: 51.16+14.21=65.37']█▌                                                                                                                | 2/8 [00:06<00:20,  3.41s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 3, step_global: 27, step: 2, loss: 1.7265625
batch_query: ['问题: 13.89+40.09 答案: 13.89+40.09=53.98']█████████████████▎                                                                                             | 3/8 [00:09<00:15,  3.08s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 3, step_global: 28, step: 3, loss: 1.9765625
batch_query: ['口算: 68+33 解: 68+33=101']████████████████████████████████████████████████████                                                                           | 4/8 [00:11<00:11,  2.83s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 3, step_global: 29, step: 4, loss: 3.125
epoch:  19%|█████████████████████████████▋                                                                                                                              | 4/21 [04:45<14:29, 51.16s/it]epochs:
epoch_3_step: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:22<00:00,  2.82s/it]
batch_query: ['简便运算: 52+48 剖析: 52+48=100']
epoch_global: 4, step_global: 33, step: 0, loss: 2.921875
epoch_4_step:   0%|                                                                                                                                                              | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['口算: 11.71+0.36= 解: 11.71+0.36=12.07']
batch_qtext_0: 口算: 11.71+0.36= 解:                                                                                                                                             | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 11.71+0.36=12.07
response_0: 11.71+0.36=12.07
{'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.999999995, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:06<00:00,  6.65s/it]
epoch_global: 4, step_global: 33, step: 0
best_score_avg: 0.79446

current_mertics: {'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.999999995, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
batch_query: ['计算题: 40.29+76.09 解答: 40.29+76.09=116.38']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 4, step_global: 34, step: 1, loss: 1.40625
batch_query: ['计算: 64+26= 回答: 64+26=90']
epoch_4_step:  25%|█████████████████████████████████████▌                                                                                                                | 2/8 [00:27<01:23, 13.96s/itepoch_global: 4, step_global: 35, step: 2, loss: 2.328125
batch_query: ['问题: 48.54+9.56 答案: 48.54+9.56=58.1']
epoch_4_step:  38%|████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 3/8 [00:30<00:46,  9.32s/itepoch_global: 4, step_global: 36, step: 3, loss: 1.90625
batch_query: ['计算题: 119.42+26.14 解答: 119.42+26.14=145.56']
epoch_4_step:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                           | 4/8 [00:32<00:26,  6.54s/itepoch_global: 4, step_global: 37, step: 4, loss: 1.5859375
epoch:  24%|█████████████████████████████████████▏                                                                                                                      | 5/21 [05:29<12:57, 48.61s/it]epochs: step:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                        | 5/8 [00:34<00:15,  5.06s/it]
epoch_4_step: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:44<00:00,  5.51s/it]
batch_query: ['计算题: 72+55 解答: 72+55=127']███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:42<00:00,  3.30s/it]
epoch_global: 5, step_global: 41, step: 0, loss: 2.21875                                                                                                                         | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['计算: 54.37+23.56= 回答: 54.37+23.56=77.93']
batch_qtext_0: 计算: 54.37+23.56= 回答:
batch_qans_0: 54.37+23.56=77.93                                                                                                                                                  | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 54.37+23.56=87.03
{'rouge-1': 0.4999999950000001, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.4999999950000001, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:06<00:00,  6.04s/it]
epoch_global: 5, step_global: 41, step: 0
best_score_avg: 0.33333

current_mertics: {'rouge-1': 0.4999999950000001, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.4999999950000001, 'bleu': 0.0}
batch_query: ['初等数学: 11.66+124.17 解析: 11.66+124.17=135.83']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 5, step_global: 42, step: 1, loss: 1.140625
batch_query: ['简便运算: 32.31+93.5= 剖析: 32.31+93.5=125.81']                                                                                                           | 2/8 [00:07<00:23,  3.97s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 5, step_global: 43, step: 2, loss: 2.03125
batch_query: ['计算题: 10+40 解答: 10+40=50']██████████████████████████████▎                                                                                             | 3/8 [00:10<00:17,  3.41s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 5, step_global: 44, step: 3, loss: 2.28125
batch_query: ['数学题: 26.19+58.61 点拨: 26.19+58.61=84.8']███████████████████████████████████                                                                           | 4/8 [00:13<00:12,  3.09s/it]
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 5, step_global: 45, step: 4, loss: 1.515625
epoch:  29%|████████████████████████████████████████████▌                                                                                                               | 6/21 [05:54<10:07, 40.50s/it]epochs:
epoch_5_step: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:24<00:00,  3.09s/it]
batch_query: ['简便运算: 83.94+43.41= 剖析: 83.94+43.41=127.35']
epoch_global: 6, step_global: 49, step: 0, loss: 1.6640625
epoch_6_step:   0%|                                                                                                                                                              | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['问: 10+17= 答: 10+17=27']
batch_qtext_0: 问: 10+17= 答:                                                                                                                                                    | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 10+17=27
response_0: 10+17=27
{'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:03<00:00,  3.13s/it]
epoch_global: 6, step_global: 49, step: 0
best_score_avg: 0.54446

current_mertics: {'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
batch_query: ['数学题: 77.73+51.97= 点拨: 77.73+51.97=129.7']
                                                                                                                                                                                                      epoch_global: 6, step_global: 50, step: 1, loss: 1.3671875
batch_query: ['口算: 57+56= 解: 57+56=113']
epoch_6_step:  25%|█████████████████████████████████████▌                                                                                                                | 2/8 [00:05<00:17,  2.86s/itepoch_global: 6, step_global: 51, step: 2, loss: 3.125
batch_query: ['问题: 59+24 答案: 59+24=83']
epoch_6_step:  38%|████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 3/8 [00:08<00:13,  2.70s/itepoch_global: 6, step_global: 52, step: 3, loss: 2.671875
batch_query: ['计算题: 73+64 解答: 73+64=137']
epoch_6_step:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                           | 4/8 [00:09<00:09,  2.36s/itepoch_global: 6, step_global: 53, step: 4, loss: 1.90625
epoch:  33%|████████████████████████████████████████████████████                                                                                                        | 7/21 [06:13<07:49, 33.51s/it]epochs: step:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                        | 5/8 [00:11<00:06,  2.14s/it]
epoch_6_step: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:19<00:00,  2.39s/it]
batch_query: ['问题: 3+79 答案: 3+79=82']████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:17<00:00,  1.96s/it]
epoch_global: 7, step_global: 57, step: 0, loss: 3.328125                                                                                                                        | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['计算题: 21.6+4.99 解答: 21.6+4.99=26.59']
batch_qtext_0: 计算题: 21.6+4.99 解答:
batch_qans_0: 21.6+4.99=26.59                                                                                                                                                    | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 21.6+4.99=26.67
{'rouge-1': 0.749999995, 'rouge-2': 0.6666666616666668, 'rouge-l': 0.749999995, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:05<00:00,  5.84s/it]
epoch_global: 7, step_global: 57, step: 0
best_score_avg: 0.54167

current_mertics: {'rouge-1': 0.749999995, 'rouge-2': 0.6666666616666668, 'rouge-l': 0.749999995, 'bleu': 0.0}
epoch:  38%|███████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                | 8/21 [06:21<05:28, 25.27s/it]epochs:
epoch_7_step:  12%|██████████████████▊                                                                                                                                   | 1/8 [00:07<00:53,  7.62s/it]
batch_query: ['简便运算: 32.25+31.24= 剖析: 32.25+31.24=63.49']
epoch_global: 8, step_global: 58, step: 0, loss: 1.640625
epoch_8_step:   0%|                                                                                                                                                              | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['简便运算: 4+18 剖析: 4+18=22']
batch_qtext_0: 简便运算: 4+18 剖析:                                                                                                                                              | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 4+18=22
response_0: 4+18=22
{'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:03<00:00,  3.43s/it]
epoch_global: 8, step_global: 58, step: 0
best_score_avg: 0.54446

current_mertics: {'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
epoch:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                         | 9/21 [06:27<03:51, 19.26s/it]epochs:
epoch_8_step:  12%|██████████████████▊                                                                                                                                   | 1/8 [00:06<00:42,  6.05s/it]
batch_query: ['口算: 56.12+87.86= 解: 56.12+87.86=143.98']
epoch_global: 9, step_global: 59, step: 0, loss: 1.65625                                                                                                                         | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['问: 84.48+26.75= 答: 84.48+26.75=111.23']
batch_qtext_0: 问: 84.48+26.75= 答:
batch_qans_0: 84.48+26.75=111.23                                                                                                                                                 | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 84.48+26.75=101.13
{'rouge-1': 0.4999999950000001, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.4999999950000001, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:06<00:00,  6.06s/it]
epoch_global: 9, step_global: 59, step: 0
best_score_avg: 0.33333

current_mertics: {'rouge-1': 0.4999999950000001, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.4999999950000001, 'bleu': 0.0}
epoch:  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                 | 10/21 [06:35<02:55, 15.95s/it]epochs:
epoch_9_step:  12%|██████████████████▊                                                                                                                                   | 1/8 [00:08<00:59,  8.55s/it]
batch_query: ['计算: 76.94+92.36= 回答: 76.94+92.36=169.3']
epoch_global: 10, step_global: 60, step: 0, loss: 1.7421875
epoch_10_step:   0%|                                                                                                                                                             | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['初等数学: 91+38= 解析: 91+38=129']
batch_qtext_0: 初等数学: 91+38= 解析:                                                                                                                                            | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 91+38=129
response_0: 91+38=129
{'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:03<00:00,  3.50s/it]
epoch_global: 10, step_global: 60, step: 0
best_score_avg: 0.54446

current_mertics: {'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
epoch:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                         | 11/21 [06:41<02:08, 12.89s/it]epochs:
epoch_10_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:05<00:41,  5.93s/it]
batch_query: ['问题: 23.29+19.33 答案: 23.29+19.33=42.62']
epoch_global: 11, step_global: 61, step: 0, loss: 1.921875                                                                                                                       | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['问: 62+93 答: 62+93=155']
batch_qtext_0: 问: 62+93 答:
batch_qans_0: 62+93=155                                                                                                                                                          | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 62+93=155
{'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:03<00:00,  3.33s/it]
epoch_global: 11, step_global: 61, step: 0
best_score_avg: 0.54446

current_mertics: {'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
epoch:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                  | 12/21 [06:47<01:36, 10.70s/it]epochs:
epoch_11_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:05<00:39,  5.70s/it]
batch_query: ['口算: 22.22+37.01 解: 22.22+37.01=59.23']
epoch_global: 12, step_global: 62, step: 0, loss: 1.7109375
epoch_12_step:   0%|                                                                                                                                                             | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['口算: 7+24= 解: 7+24=31']
batch_qtext_0: 口算: 7+24= 解:                                                                                                                                                   | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 7+24=31
response_0: 7+24=29
{'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:02<00:00,  2.83s/it]
epoch_global: 12, step_global: 62, step: 0
best_score_avg: 0.0

current_mertics: {'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
epoch:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                           | 13/21 [06:52<01:12,  9.03s/it]epochs:
epoch_12_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:05<00:36,  5.17s/it]
batch_query: ['计算题: 48+5= 解答: 48+5=53']
epoch_global: 13, step_global: 63, step: 0, loss: 2.15625                                                                                                                        | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['简便运算: 5+68= 剖析: 5+68=73']
batch_qtext_0: 简便运算: 5+68= 剖析:
batch_qans_0: 5+68=73                                                                                                                                                            | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 要简化这个算式,我们可以使用分配律,即:a+b=b+a。因此,5+68=68+5=73。

我们也可以使用长除法,将68除以5,
{'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:41<00:00, 41.89s/it]
epoch_global: 13, step_global: 63, step: 0
best_score_avg: 0.0

current_mertics: {'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
epoch:  67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                   | 14/21 [07:36<02:16, 19.48s/it]epochs:
epoch_13_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:43<05:05, 43.65s/it]
batch_query: ['计算题: 25.31+86.35 解答: 25.31+86.35=111.66']
epoch_global: 14, step_global: 64, step: 0, loss: 1.1796875
epoch_14_step:   0%|                                                                                                                                                             | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['口算: 4+44= 解: 4+44=48']
batch_qtext_0: 口算: 4+44= 解:                                                                                                                                                   | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 4+44=48
response_0: 4+44=48
{'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:02<00:00,  2.79s/it]
epoch_global: 14, step_global: 64, step: 0
best_score_avg: 0.54446

current_mertics: {'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
epoch:  71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                            | 15/21 [07:41<01:31, 15.20s/it]epochs:
epoch_14_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:05<00:36,  5.28s/it]
batch_query: ['计算题: 53+79= 解答: 53+79=132']
epoch_global: 15, step_global: 65, step: 0, loss: 1.9453125                                                                                                                      | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['简便运算: 69+85 剖析: 69+85=154']
batch_qtext_0: 简便运算: 69+85 剖析:
batch_qans_0: 69+85=154                                                                                                                                                          | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 要简便运算,我们可以采用因数分解和通分的方法。

首先,将两个数进行因数分解:

69=3×33
85=5×53

然后,将两个
{'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:53<00:00, 53.75s/it]
epoch_global: 15, step_global: 65, step: 0
best_score_avg: 0.0

current_mertics: {'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
epoch:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                     | 16/21 [08:37<02:16, 27.36s/it]epochs:
epoch_15_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:55<06:29, 55.59s/it]
batch_query: ['问题: 11+28 答案: 11+28=39']
epoch_global: 16, step_global: 66, step: 0, loss: 2.609375
epoch_16_step:   0%|                                                                                                                                                             | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['问: 5.65+10.67 答: 5.65+10.67=16.32']
batch_qtext_0: 问: 5.65+10.67 答:                                                                                                                                                | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 5.65+10.67=16.32
response_0: 5.65+10.67=16.32
{'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.999999995, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:04<00:00,  4.89s/it]
epoch_global: 16, step_global: 66, step: 0
best_score_avg: 0.79446

current_mertics: {'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.999999995, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
epoch:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                             | 17/21 [08:43<01:24, 21.15s/it]epochs:
epoch_16_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:06<00:47,  6.72s/it]
batch_query: ['口算: 20+7= 解: 20+7=27']
epoch_global: 17, step_global: 67, step: 0, loss: 3.328125                                                                                                                       | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['问题: 92.68+38.52= 答案: 92.68+38.52=131.2']
batch_qtext_0: 问题: 92.68+38.52= 答案:
batch_qans_0: 92.68+38.52=131.2                                                                                                                                                  | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 92.68+38.52=131.20
{'rouge-1': 0.749999995, 'rouge-2': 0.6666666616666668, 'rouge-l': 0.749999995, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:05<00:00,  5.39s/it]
epoch_global: 17, step_global: 67, step: 0
best_score_avg: 0.54167

current_mertics: {'rouge-1': 0.749999995, 'rouge-2': 0.6666666616666668, 'rouge-l': 0.749999995, 'bleu': 0.0}
epoch:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                      | 18/21 [08:50<00:50, 16.90s/it]epochs:
epoch_17_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:06<00:48,  6.99s/it]
batch_query: ['简便运算: 54.87+42.4= 剖析: 54.87+42.4=97.27']
epoch_global: 18, step_global: 68, step: 0, loss: 1.7734375
epoch_18_step:   0%|                                                                                                                                                             | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['计算题: 58.63+36.22= 解答: 58.63+36.22=94.85']
batch_qtext_0: 计算题: 58.63+36.22= 解答:                                                                                                                                        | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 58.63+36.22=94.85
response_0: 58.63+36.22=114.85
{'rouge-1': 0.749999995, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.749999995, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:05<00:00,  5.30s/it]
epoch_global: 18, step_global: 68, step: 0
best_score_avg: 0.45833

current_mertics: {'rouge-1': 0.749999995, 'rouge-2': 0.3333333283333334, 'rouge-l': 0.749999995, 'bleu': 0.0}
epoch:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏              | 19/21 [08:58<00:28, 14.15s/it]epochs:
epoch_18_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:07<00:54,  7.76s/it]
batch_query: ['初等数学: 61.35+15.18 解析: 61.35+15.18=76.53']
epoch_global: 19, step_global: 69, step: 0, loss: 1.6953125                                                                                                                      | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
                                                                                                                                                                                                      batch_query: ['简便运算: 65+92= 剖析: 65+92=157']
batch_qtext_0: 简便运算: 65+92= 剖析:
batch_qans_0: 65+92=157                                                                                                                                                          | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
response_0: 要简便运算,我们需要知道将要计算的数的位数和个位上的数。在这个例子中,我们已经知道了个位上的数是9,我们需要将这个数转换为十进制
{'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:26<00:00, 26.37s/it]
epoch_global: 19, step_global: 69, step: 0
best_score_avg: 0.0

current_mertics: {'rouge-1': 0.0, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.0, 'bleu': 0.0}
epoch:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌       | 20/21 [09:27<00:18, 18.57s/it]epochs:
epoch_19_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:28<03:22, 28.86s/it]
batch_query: ['问: 86.6+44.32= 答: 86.6+44.32=130.92']
epoch_global: 20, step_global: 70, step: 0, loss: 1.5546875
epoch_20_step:   0%|                                                                                                                                                             | 0/8 [00:00<?, ?it/sbatch_query: ['计算: 87+12= 回答: 87+12=99']
batch_qtext_0: 计算: 87+12= 回答:                                                                                                                                                | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
batch_qans_0: 87+12=99
response_0: 87+12=99
{'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
eval: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:02<00:00,  2.82s/it]
epoch_global: 20, step_global: 70, step: 0
best_score_avg: 0.54446

current_mertics: {'rouge-1': 0.999999995, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.999999995, 'bleu': 0.1778279410038923}
epoch: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 21/21 [09:32<00:00, 27.27s/it]
eval: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [06:22<00:00, 382.93s/it]
epoch_20_step:  12%|██████████████████▋                                                                                                                                  | 1/8 [00:06<00:45,  6.45s/it]

More Repositories

1

Keras-TextClassification

中文长文本分类、短句子分类、多标签分类、两句子相似度(Chinese Text Classification of Keras NLP, multi-label classify, or sentence classify, long or short),字词句向量嵌入层(embeddings)和网络层(graph)构建基类,FastText,TextCNN,CharCNN,TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, 胶囊网络-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN
Python
1,700
star
2

nlp_xiaojiang

自然语言处理(nlp),小姜机器人(闲聊检索式chatbot),BERT句向量-相似度(Sentence Similarity),XLNET句向量-相似度(text xlnet embedding),文本分类(Text classification), 实体提取(ner,bert+bilstm+crf),数据增强(text augment, data enhance),同义句同义词生成,句子主干提取(mainpart),中文汉语短文本相似度,文本特征工程,keras-http-service调用
Python
1,508
star
3

Macropodus

自然语言处理工具Macropodus,基于Albert+BiLSTM+CRF深度学习网络架构,中文分词,词性标注,命名实体识别,新词发现,关键词,文本摘要,文本相似度,科学计算器,中文数字阿拉伯数字(罗马数字)转换,中文繁简转换,拼音转换。tookit(tool) of NLP,CWS(chinese word segnment),POS(Part-Of-Speech Tagging),NER(name entity recognition),Find(new words discovery),Keyword(keyword extraction),Summarize(text summarization),Sim(text similarity),Calculate(scientific calculator),Chi2num(chinese number to arabic number)
Python
631
star
4

nlg-yongzhuo

中文文本生成(NLG)之文本摘要(text summarization)工具包, 语料数据(corpus data), 抽取式摘要 Extractive text summary of Lead3、keyword、textrank、text teaser、word significance、LDA、LSI、NMF。(graph,feature,topic model,summarize tool or tookit)
Python
395
star
5

Macadam

Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、Capsule等文本分类算法; 支持CRF、Bi-LSTM-CRF、CNN-LSTM、DGCNN、Bi-LSTM-LAN、Lattice-LSTM-Batch、MRC等序列标注算法。
Python
324
star
6

Pytorch-NLU

Pytorch-NLU,一个中文文本分类、序列标注工具包,支持中文长文本、短文本的多类、多标签分类任务,支持中文命名实体识别、词性标注、分词、抽取式文本摘要等序列标注任务。 Ptorch NLU, a Chinese text classification and sequence annotation toolkit, supports multi class and multi label classification tasks of Chinese long text and short text, and supports sequence annotation tasks such as Chinese named entity recognition, part of spee
Python
286
star
7

ChatGLM2-SFT

ChatGLM2-6B微调, SFT/LoRA, instruction finetune
Python
103
star
8

LLM-SFT

中文大模型微调(LLM-SFT), 数学指令数据集MWP-Instruct, 支持模型(ChatGLM-6B, LLaMA, Bloom-7B, baichuan-7B), 支持(LoRA, QLoRA, DeepSpeed, UI, TensorboardX), 支持(微调, 推理, 测评, 接口)等.
Python
103
star
9

Qwen-SFT

阿里通义千问(Qwen-7B-Chat/Qwen-7B), 微调/LORA/推理
Python
39
star
10

layoutlmv3-layoutxlm-chinese

chinese document classification of layoutlmv3 and layoutxlm
Python
33
star
11

Tookit-Sihui

Tookit-Sihui, a tool of some common algorithm, AI文本混合科学计算器(calculator-sihui), 句子词频-逆文本频率(TF-IDF),搜索BM25, 前缀树搜索关键词(trietree), 模板匹配-递归函数(func_recursive),中文数字转阿拉伯数字(chinese to number),阿拉伯数字转汉语数字, HMM, CRF
Python
23
star
12

Llama2-SFT

Llama2-SFT, Llama-2-7B微调(transformers)/LORA(peft)/推理
Python
16
star
13

gemma-sft

Gemma-SFT, gemma-2b/gemma-7b微调(finetune,transformers)/LORA(peft)/推理(inference)
Python
16
star
14

char_CNN_text_classification_Chinese2Pinyin

char_CNN_text_classification_Chinese2Pinyin,中文转拼音实例-基于字符的卷积神经网络-超短文本分类-主要代码为lc222的github项目,有HTTP访问等
Python
16
star
15

pytorch-loss

pytorch版损失函数,改写自科学空间文章,【通过互信息思想来缓解类别不平衡问题】、【将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题】
12
star
16

ChatGLM3-SFT

chatglm3-6b, 微调/LORA/推理/单机多卡/deepspeed/支持多轮对话
Python
12
star
17

InternLM-SFT

InternLM-7B微调, SFT/LoRA, instruction finetune
Python
11
star
18

MacroGPT-Pretrain

macrogpt大模型全量预训练(1b3,32层), 多卡deepspeed/单卡adafactor
Python
10
star
19

Open-Information-Extraction-System

中文开放信息抽取系统, open-information-extraction-system, build open-knowledge-graph(SPO, subject-predicate-object) by pyltp(version==3.4.0)
Python
8
star
20

yongzhuo_spider

爬取政务Government数据、菜谱cookbook数据、百科QA问答数据等,爬虫
Python
8
star
21

Word-Dict

构建中文词频词典-搜索引擎式切词(create chinese word dict of freq by segnment of search)
Python
8
star
22

Text-Analysis

文本数据分析, Text-Analysis
Python
5
star
23

JavaLearning

A project of Java Learning、webmagic、mongo、arango、redis、mysql
Java
4
star
24

char-similar

汉字字形/拼音/语义相似度(单字, 可用于数据增强, CSC错别字检测识别任务(构建混淆集)) Chinese character font/pinyin/semantic similarity (single character, can be used for data augmentation, CSC misclassified character detection and recognition tasks (building confusion sets))
Python
4
star
25

leetcode-in-out

leetcode一些热门题型的python代码,包括输入输出。leetcode of hot, which Includes input and output.
Python
2
star
26

near-synonym

near-synonym, 中文反义词/近义词(antonym/synonym)工具包.
Python
2
star
27

pytorch-model-to-tensorflow

transformers-model of pytorch1.x to tensorflow2.x, deploy for tf-serving
Python
1
star
28

Tft-Preprocess

tensorflow-transformer(tft) of pre-processing and post-processing of text-classification
Python
1
star
29

web-demo

web-demo of http and ui
Python
1
star
30

qwen2-sft

Qwen1.5-SFT(阿里, Ali), Qwen_Qwen1.5-2B-Chat/Qwen_Qwen1.5-7B-Chat微调(transformers)/LORA(peft)/推理
Python
1
star