开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2等模型，开箱即用
1.介绍
TextGen实现了多种文本生成模型，包括：LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用。
1.1 最新更新
[2023/06/15] v1.0.0版本: 新增ChatGLM/LLaMA/Bloom模型的多轮对话微调训练，并发布医疗问诊LoRA模型shibing624/ziya-llama-13b-medical-lora。详见Release-v1.0.0
[2023/06/02] v0.2.7版本: 新增ChatGLM/LLaMA/Bloom模型的SFT微调训练，并发布适用于通用对话和中文纠错的LoRA模型。详见Release-v0.2.7
1.2 相关介绍
- ChatGLM：本项目基于PyTorch实现了ChatGLM-6B模型LoRA微调训练和预测，可以用于句子纠错、对话等文本生成任务
- LLaMA：本项目基于PyTorch实现了LLaMA模型LoRA微调训练和预测，可以用于对话生成任务和领域微调训练
- BLOOM：本项目基于PyTorch实现了BLOOM模型LoRA微调训练和预测，可以用于对话生成任务和领域微调训练
- UDA/EDA：本项目实现了UDA(非核心词替换)、EDA和Back Translation(回译)算法，基于TF-IDF将句子中部分不重要词替换为同义词，随机词插入、删除、替换等方法，产生新的文本，实现了文本扩增
- Seq2Seq：本项目基于PyTorch实现了Seq2Seq、ConvSeq2Seq、BART模型的训练和预测，可以用于文本翻译、对话生成、摘要生成等文本生成任务
- T5：本项目基于PyTorch实现了T5和CopyT5模型训练和预测，可以用于文本翻译、对话生成、对联生成、文案撰写等文本生成任务
- GPT2：本项目基于PyTorch实现了GTP2模型训练和预测，可以用于文章生成、对联生成等文本生成任务
- SongNet：本项目基于PyTorch实现了SongNet模型训练和预测，可以用于规范格式的诗词、歌词等文本生成任务
- TGLS：本项目实现了TGLS无监督相似文本生成模型，是一种“先搜索后学习”的文本生成方法，通过反复迭代学习候选集，最终模型能生成类似候选集的高质量相似文本
1.2.1 支持模型
release基于textgen训练的中文模型，模型已经release到HuggingFace models，指定模型名称textgen会自动下载模型，可直接使用。
1.2.2 模型评价得分
| Model | Arch | Introduction | Score |
|---|---|---|---|
| LLaMA-7B-Chinese-Alpaca | LLaMA-7B | 复用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca的评估case和得分 | 4.92 |
| LLaMA-13B-Chinese-Alpaca | LLaMA-13B | 复用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca的评估case和得分 | 7.05 |
| ChatGLM-6B | ChatGLM-6B | 基于原生THUDM/chatglm-6b评估测试集得分 |
7.16 |
| ChatGLM-6B-v1.1 | ChatGLM-6B | 基于原生THUDM/chatglm-6bv1.1英文优化版模型评估测试集得分 |
7.18 |
| shibing624/chatglm-6b-belle-zh-lora | ChatGLM-6B | 基于THUDM/chatglm-6b加载shibing624/chatglm-6b-belle-zh-loraLoRA模型后评估测试集得分 |
7.03 |
| facat/alpaca-lora-cn-13b | LLaMA-13B | 基于decapoda-research/llama-13b-hf加载facat/alpaca-lora-cn-13bLoRA模型后评估测试集并标注得分 |
4.13 |
| Chinese-Vicuna/Chinese-Vicuna-lora-13b-belle-and-guanaco | LLaMA-13B | 基于decapoda-research/llama-13b-hf加载Chinese-Vicuna/Chinese-Vicuna-lora-13b-belle-and-guanacoLoRA模型后评估测试集并标注得分 |
3.98 |
| shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf | LLaMA-7B | 使用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 合并模型方法合并HF权重后，评估测试集并标注得分 | 6.93 |
| shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf | LLaMA-13B | 使用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 合并模型方法合并HF权重后，评估测试集并标注得分 | 7.07 |
| TheBloke/vicuna-13B-1.1-HF | LLaMA-13B | 使用原生vicuna-13B-1.1合并后的模型，评估测试集并标注得分 | 5.13 |
| IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1 | LLaMA-13B | 使用姜子牙通用大模型V1，评估测试集并标注得分 | 6.63 |
说明：
- 评估case，详见在线文档：中文LLM-benchmark多任务评估集(腾讯文档) https://docs.qq.com/sheet/DUUpsREtWbFBsUVJE?tab=r7io7g 感谢韩俊明、杨家铭等同学的标注
- 评估任务类型包括：知识问答，开放式问答，数值计算，诗词、音乐、体育，娱乐，写文章，文本翻译，代码编程，伦理、拒答类，多轮问答，Score 评分是前100条（10分制）的平均分数，人工打分，越高越好
- 评估数量少，任务类型不够全面，评分之间的大小关系有一些参考价值，分数的绝对值没太大参考价值
- 评估脚本：tests/test_benchmark.py ，使用fp16预测，无int量化处理，运行脚本可复现评估结果，但生成结果具有随机性，受解码超参、随机种子等因素影响。评测并非绝对严谨，测试结果仅供晾晒参考
- 结论：ChatGLM-6B、LLaMA-13B的中文衍生模型（包括alpaca-plus, vicuna, ziya）的表现属于第一梯队，原版LLaMA-7B的表现整体稍差些
- LLaMA-13B-Chinese-Alpaca是在原版LLaMA上扩充了中文词表，并融入了约20G的通用中文语料后的指令微调模型，表明了LLaMA的底座优秀，具有强大的语言迁移能力
- ChatGLM这种原生的中文预训练模型更理解中文语义，且在中文知识问答、开放式问答得分高
- LLaMA系列模型数值计算、中英翻译、代码编程类得分高
- 经过中文预训练和SFT微调后的Chinese-LLaMA模型在中文诗词、娱乐、伦理类得分相较原版LLaMA有提升
2.demo展示
HuggingFace Demo: https://huggingface.co/spaces/shibing624/chinese-couplet-generate
run example: examples/gradio_demo.py to see the demo:
python examples/gradio_demo.py
model trained by examples/t5/T5_Finetune_Chinese_Couplet.ipynb
2.1 安装
pip install -U textgen
or
install develop version:
pip install torch # conda install pytorch
git clone https://github.com/shibing624/textgen.git
cd textgen
python setup.py install
2.2 ChatGLM-6B 模型
2.2.1 使用 ChatGLM-6B 微调后的模型
example: examples/chatglm/inference_demo.py
from textgen import ChatGlmModel
model = ChatGlmModel("chatglm", "THUDM/chatglm-6b", peft_name="shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora")
r = model.predict(["对下面中文拼写纠错：\n少先队员因该为老人让坐。\n答："])
print(r) # ['少先队员应该为老人让座。\n错误字：因，坐']
PS：由于使用了开发中的peft库，可能由于版本更新，导致LoRA模型加载失败，建议使用下面的训练方法，自己训练LoRA模型。
2.2.2 训练 ChatGLM-6B 微调模型
- 支持自定义训练数据集和训练参数，数据集格式参考examples/data/zh_csc_test.tsv或者examples/data/json_files/belle_10.json
- 支持AdaLoRA、LoRA、P_Tuning、Prefix_Tuning等部分参数微调方法，也支持全参微调
- 支持多卡训练，支持混合精度训练
example: examples/chatglm/training_chatglm_demo.py
单卡训练：
cd examples/chatglm
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python training_chatglm_demo.py --do_train --do_predict --num_epochs 1 --output_dir outputs_chatglm
多卡训练：
cd examples/chatglm
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --nproc_per_node 2 training_chatglm_demo.py --do_train --do_predict --num_epochs 20
2.2.3 基于微调(LoRA)模型继续训练
如果需要基于Lora模型继续训练，可以使用下面的脚本合并模型为新的base model，再微调训练即可。
执行以下命令：
python -m textgen/chatglm/merge_peft_adapter.py \
--base_model_name_or_path path_to_original_base_model_dir \
--peft_model_path path_to_peft_model_dir \
--output_dir path_to_output_dir
参数说明：
--base_model_name_or_path：存放HF格式的底座模型权重和配置文件的目录
--peft_model_path：存放PEFT格式的微调模型权重和配置文件的目录
--output_dir：指定保存全量模型权重的目录，默认为./merged
2.3 LLaMA 模型
2.3.1 使用 LLaMA 微调后的模型
example: examples/gpt/inference_demo.py
<details> <summary>show code example and result</summary>
import sys
sys.path.append('../..')
from textgen import GptModel
def generate_prompt(instruction):
return f"""Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:{instruction}\n\n### Response:"""
model = GptModel("llama", "decapoda-research/llama-7b-hf", peft_name="ziqingyang/chinese-alpaca-lora-7b")
predict_sentence = generate_prompt("问：用一句话描述地球为什么是独一无二的。\n答：")
r = model.predict([predict_sentence])
print(r) # ['地球是唯一一颗拥有生命的行星。']
</details>
2.3.2训练 LLaMA 微调模型
- 支持自定义训练数据集和训练参数，数据集格式参考examples/data/zh_csc_test.tsv或者shibing624/alpaca-zh
- 支持AdaLoRA、LoRA、P_Tuning、Prefix_Tuning等部分参数微调方法，也支持全参微调
- 支持多卡训练，支持混合精度训练，使用方法同上（ChatGLM多卡训练）
example: examples/llama/training_llama_demo.py
2.3.3 基于微调(LoRA)模型继续训练
如果需要基于Lora模型继续训练，可以使用下面的脚本合并模型为新的base model，再微调训练即可。
单LoRA权重合并（适用于 Chinese-LLaMA, Chinese-LLaMA-Plus, Chinese-Alpaca）
执行以下命令：
python -m textgen/gpt/merge_peft_adapter.py \
--base_model_name_or_path path_to_original_base_model_dir \
--peft_model_path path_to_chinese_llama_or_alpaca_lora \
--output_type [pth|huggingface]
--output_dir path_to_output_dir
参数说明：
--base_model_name_or_path：存放HF格式的底座模型权重和配置文件的目录
--peft_model_path：中文LLaMA/Alpaca LoRA解压后文件所在目录，也可使用HF上的Lora模型名称，如`ziqingyang/chinese-alpaca-lora-7b`会自动下载对应模型
--output_type: 指定输出格式，可为pth或huggingface。若不指定，默认为huggingface
--output_dir：指定保存全量模型权重的目录，默认为./merged
--offload_dir（可选）：对于低内存用户需要指定一个offload缓存路径
2.3.4 训练领域模型
Note: 为了全面的介绍训练医疗大模型的过程，把4阶段训练方法(Pretraining, Supervised Finetuning, Reward Modeling and Reinforcement Learning)单独新建了一个repo：shibing624/MedicalGPT，请移步该repo查看训练方法。
2.4 BLOOM 模型
2.4.1训练 BLOOM 微调模型
example: examples/bloom/training_bloom_demo.py
2.5 ConvSeq2Seq 模型
训练并预测ConvSeq2Seq模型：
example: examples/seq2sesq/training_convseq2seq_model_demo.py
<details> <summary>show code example and result</summary>
import argparse
from loguru import logger
import sys
sys.path.append('../..')
from textgen.seq2seq.conv_seq2seq_model import ConvSeq2SeqModel
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--train_file', default='../data/zh_dialog.tsv', type=str, help='Training data file')
parser.add_argument('--do_train', action='store_true', help='Whether to run training.')
parser.add_argument('--do_predict', action='store_true', help='Whether to run predict.')
parser.add_argument('--output_dir', default='./outputs/convseq2seq_zh/', type=str, help='Model output directory')
parser.add_argument('--max_seq_length', default=50, type=int, help='Max sequence length')
parser.add_argument('--num_epochs', default=200, type=int, help='Number of training epochs')
parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Batch size')
args = parser.parse_args()
logger.info(args)
if args.do_train:
logger.info('Loading data...')
model = ConvSeq2SeqModel(epochs=args.num_epochs, batch_size=args.batch_size,
model_dir=args.output_dir, max_length=args.max_seq_length)
model.train_model(args.train_file)
print(model.eval_model(args.train_file))
if args.do_predict:
model = ConvSeq2SeqModel(epochs=args.num_epochs, batch_size=args.batch_size,
model_dir=args.output_dir, max_length=args.max_seq_length)
sentences = ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]
print("inputs:", sentences)
print('outputs:', model.predict(sentences))
if __name__ == '__main__':
main()
output:
inputs: ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]
outputs: ['人工智能是工程和科学的分支,致力于构建思维的机器。', '我的程序运行在python,所以我在任何运脑上工作！', '我不能错热是一个疯狂的人工智能"200年。']
</details>
2.6 BART 模型
训练并预测BART模型：
example: examples/seq2sesq/training_bartseq2seq_zh_demo.py
output:
inputs: ['什么是ai', '你是什么类型的计算机', '你知道热力学吗']
outputs: ['人工智能是工程和科学的分支,致力于构', '我的程序运行在python,所以我在任何电脑上', '什么是热力学吗？']
2.7 T5 模型
example: examples/t5/training_zh_t5_model_demo.py
<details> <summary>show code example and result</summary>
import argparse
from loguru import logger
import pandas as pd
import sys
sys.path.append('../..')
from textgen.t5 import T5Model
def load_data(file_path):
data = []
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
line = line.strip('\n')
terms = line.split('\t')
if len(terms) == 2:
data.append(['QA', terms[0], terms[1]])
else:
logger.warning(f'line error: {line}')
return data
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--train_file', default='../data/zh_dialog.tsv', type=str, help='Training data file')
parser.add_argument('--model_type', default='t5', type=str, help='Transformers model type')
parser.add_argument('--model_name', default='Langboat/mengzi-t5-base', type=str, help='Transformers model or path')
parser.add_argument('--do_train', action='store_true', help='Whether to run training.')
parser.add_argument('--do_predict', action='store_true', help='Whether to run predict.')
parser.add_argument('--output_dir', default='./outputs/mengzi_t5_zh/', type=str, help='Model output directory')
parser.add_argument('--max_seq_length', default=50, type=int, help='Max sequence length')
parser.add_argument('--num_epochs', default=10, type=int, help='Number of training epochs')
parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Batch size')
args = parser.parse_args()
logger.info(args)
if args.do_train:
logger.info('Loading data...')
# train_data: Pandas DataFrame containing the 3 columns - `prefix`, `input_text`, `target_text`.
# - `prefix`: A string indicating the task to perform. (E.g. `"question"`, `"stsb"`)
# - `input_text`: The input text. `prefix` is prepended to form the full input. (<prefix>: <input_text>)
# - `target_text`: The target sequence
train_data = load_data(args.train_file)
logger.debug('train_data: {}'.format(train_data[:10]))
train_df = pd.DataFrame(train_data, columns=["prefix", "input_text", "target_text"])
eval_data = load_data(args.train_file)[:10]
eval_df = pd.DataFrame(eval_data, columns=["prefix", "input_text", "target_text"])
model_args = {
"reprocess_input_data": True,
"overwrite_output_dir": True,
"max_seq_length": args.max_seq_length,
"train_batch_size": args.batch_size,
"num_train_epochs": args.num_epochs,
"save_eval_checkpoints": False,
"save_model_every_epoch": False,
"evaluate_generated_text": True,
"evaluate_during_training": True,
"evaluate_during_training_verbose": True,
"use_multiprocessing": True,
"save_best_model": True,
"output_dir": args.output_dir,
"use_early_stopping": True,
}
# model_type: t5 model_name: Langboat/mengzi-t5-base
model = T5Model(args.model_type, args.model_name, args=model_args)
def count_matches(labels, preds):
logger.debug(f"labels: {labels[:10]}")
logger.debug(f"preds: {preds[:10]}")
match = sum([1 if label == pred else 0 for label, pred in zip(labels, preds)])
logger.debug(f"match: {match}")
return match
model.train_model(train_df, eval_data=eval_df, matches=count_matches)
print(model.eval_model(eval_df, matches=count_matches))
if args.do_predict:
model = T5Model(args.model_type, args.output_dir)
sentences = ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]
print("inputs:", sentences)
print("outputs:", model.predict(sentences))
if __name__ == '__main__':
main()
output:
inputs: ['什么是ai', '你是什么类型的计算机', '你知道热力学吗']
outputs: ['人工智能有两个广义的定义,任何拟人的机械,如在卡雷尔capeks', '我的程序运行在Python,所以我在任何电脑上工作!', '什么是热力学']
</details>
2.8 GPT2 模型
2.8.1 中文GPT2 - 文章生成
使用中文数据集（段落格式，\n间隔），训练GPT2模型，可以用于诗歌生成、文章生成等任务。
example: examples/gpt2/training_zh_gpt2_demo.py
2.8.2 中文GPT2 - 对联生成
使用中文对联数据集（tsv格式，\t间隔），自定义数据集读取Dataset，训练GPT2模型，可以用于对联生成、对话生成等任务。
example: examples/gpt2/training_couplet_gpt2_demo.py
GPT2 vs T5：
- 都是从Transformer改进来的，T5同时有编码器和解码器，GPT2只有解码器
- T5的模型优势是处理给定输入，产出对应输出的任务，如翻译、对话、问答等
- GPT2的模型优势是自由创作，如写一篇短文
- T5的对联生成效果好于GPT2、GPT2的诗词生成效果好于T5
2.9 SongNet 模型
格式控制的文本生成模型，paper见SongNet: Rigid Formats Controlled Text Generation， 适用于强韵律格式要求的诗歌、对联、歌词生成等任务。
example: examples/songnet/training_zh_songnet_demo.py
2.10 Keyword Text Augmentation(EDA/UDA)
example: examples/text_augmentation/text_augmentation_demo.py
<details> <summary>show code example and result</summary>
import sys
sys.path.append('..')
from textgen.augment import TextAugment
if __name__ == '__main__':
docs = ['主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容',
'晚上肚子好难受',
'你会武功吗，我不会',
'组装标题质量受限于广告主自提物料的片段质量，且表达丰富度有限',
]
m = TextAugment(sentence_list=docs)
a = docs[0]
print(a)
b = m.augment(a, aug_ops='random-0.2')
print('random-0.2:', b)
b = m.augment(a, aug_ops='insert-0.2')
print('insert-0.2:', b)
b = m.augment(a, aug_ops='delete-0.2')
print('delete-0.2:', b)
b = m.augment(a, aug_ops='tfidf-0.2')
print('tfidf-0.2:', b)
b = m.augment(a, aug_ops='mix-0.2')
print('mix-0.2:', b)
output:
主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容
random-0.2: ('主要陪陪机器学习、深度学习主要计算机视觉、智能对话系统受限于内容', [('研究', '陪陪', 2, 4), ('、', '主要', 13, 15), ('相关', '受限于', 27, 30)])
insert-0.2: ('主要研究机器机器学习学习、深度深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容', [('机器', '机器机器', 4, 8), ('学习', '学习学习', 8, 12), ('深度', '深度深度', 13, 17)])
delete-0.2: ('主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、对话系统相关内容', [('智能', '', 20, 20)])
tfidf-0.2: ('一是研究机器学习、深度学习、计算机听觉、智能交谈系统密切相关内容', [('主要', '一是', 0, 2), ('视觉', '听觉', 17, 19), ('对话', '交谈', 22, 24), ('相关', '密切相关', 26, 30)])
mix-0.2: ('主要研究机器学习、深度学、计算机听觉、智能对话软件系统相关内容', [('学习', '学', 11, 12), ('视觉', '听觉', 16, 18), ('系统', '软件系统', 23, 27)])
</details>
2.11 TGLS 模型（无监督相似文本生成模型）
无监督的中文电商评论生成：从电商评论中提取用户表达观点的短句并进行组合来生成仿真评论。
example: examples/unsup_generation/unsup_generation_demo.py
<details> <summary>show code example and result</summary>
import os
import sys
sys.path.append('..')
from textgen.unsup_generation import TglsModel, load_list
pwd_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
samples = load_list(os.path.join(pwd_path, './data/ecommerce_comments.txt'))
docs_text = [
["挺好的，速度很快，也很实惠，不知效果如何",
"产品没得说，买了以后就降价，心情不美丽。",
"刚收到，包装很完整，不错",
"发货速度很快，物流也不错，同一时间买的两个东东，一个先到一个还在路上。这个水水很喜欢，不过盖子真的开了。盖不牢了现在。",
"包装的很好，是正品",
"被种草兰蔻粉水三百元一大瓶囤货，希望是正品好用，收到的时候用保鲜膜包裹得严严实实，只敢买考拉自营的护肤品",
],
['很温和，清洗的也很干净，不油腻，很不错，会考虑回购，第一次考拉买护肤品，满意',
'这款卸妆油我会无限回购的。即使我是油痘皮，也不会闷痘，同时在脸部按摩时，还能解决白头的脂肪粒的问题。用清水洗完脸后，非常的清爽。',
'自从用了fancl之后就不用其他卸妆了，卸的舒服又干净',
'买贵了，大润发才卖79。9。',
],
samples
]
m = TglsModel(docs_text)
r = m.generate(samples[:500])
print('size:', len(r))
for review in r:
print('\t' + review)
output:
美迪惠尔 N.M.F针剂水库保湿面膜有如下的20句评论，其中有10句是真实用户评论，10句是生成的评论，能看出来么?
标签：GPT2,--,模型,args,LLaMA,path,model From： https://blog.51cto.com/u_15485092/7050417