ancient-chat-llm 古语说 是一个能够在用户输入现代汉语后输出文言文，同时能够解答用户 关于**文化的问题 的大模型，包括但不限于唐诗、宋词、论语等古籍，还可以让其将文言文翻译成白话文等，模型用 xtuner 在 InternLM2 的基础上指令微调而来。
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- [2024.2.3] 数据清洗，发布迭代模型
- [2024.1.28] 新增诗词、古籍等知识微调模型
- [2024.1.16] 成语数据集微调模型
**文化，博大精深，源远流长。从古老的诗词歌赋到现代的文艺创作，都展现了中华民族的智慧和创造力。
-
**古籍，中华文明的重要组成部分，承载着丰富的历史和文化信息，反映了古代社会的风貌和人民的智慧。这些古籍不仅具有极高的历史价值，也是我们了解古代文化、传承中华文明的重要窗口。其中，《诗经》是**最早的诗歌总集，收录了西周初年至春秋中叶的诗歌，展现了古代人民的生活和情感。其优美的语言和深邃的**，至今仍为人们所传颂和学习。另一部重要的古籍是 《论语》，其是儒家学派的经典之作，记录了孔子及其弟子的言行和**。它强调仁爱、礼义等儒家核心价值观，对**乃至东亚地区的文化和社会产生了深远的影响。此外，《道德经》、《易经》 等道家经典，以及 《孙子兵法》、《战国策》 等兵家著作，也都是**古代文化古籍中的重要代表。
-
**古诗，蕴含着深厚的文化底蕴，闪耀着诗人的智慧与才情。以李白的 《将进酒》 为例，诗中“人生得意须尽欢，莫使金樽空对月”传达出豁达乐观的人生态度，激励着代代读者。这样的诗句，既是**古诗的瑰宝，也是中华文化的骄傲。让我们共同欣赏、传承这些珍贵的文化遗产，感受**古诗的无穷魅力。
-
**成语，其有固定的结构形式和固定的说法，表示一定的意义，在语句中是作为一个整体来应用的。成语有很大一部分是从古代相承沿用下来的，它代表了一个故事或者典故，有些成语本就是一个微型的句子。有些成语来自于历史事件，如“完璧归赵”、“负荆请罪”等，它们通过简短的形式，概括了整个故事的内容，使得人们可以更加方便地理解和记忆。有些成语则来自于文学作品，如“柳暗花明”、“刻舟求剑”等，这些成语通过形象的比喻，表达了深刻的道理。
这就是我们做这个模型的初衷，我们想将中华文化教给大模型，让其能够尽可能掌握中华文化，做到文化输出。
ancient-chat-llm 古语说 是一个能够在用户输入现代汉语后输出文言文，同时能够解答用户 关于**文化的问题 的大模型，包括但不限于唐诗、宋词、论语等古籍，还可以让其将文言文翻译成白话文等，模型用 xtuner 在 InternLM2 的基础上指令微调而来。
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Demo 访问地址：https://openxlab.org.cn/apps/detail/HinGwenWong/ancient-chat-llm
模型对比：comming soon
| 模型 | 基座 | 数据量 | ModelScope(HF) | Transformers(HF) | OpenXLab(HF) |
|---|---|---|---|---|---|
| ancient-chat-llm-7b | interlm2-chat-7b | 230013 个单 conversation | ModelScope | hugging face |  |
从 ModelScope 导入
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_dir = snapshot_download('HinGwenWoong/ancient-chat-7b')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True)
# Set `torch_dtype=torch.float16` to load model in float16, otherwise it will be loaded as float32 and might cause OOM Error.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "李白简介", history=history)
print(response)从 huggingface 导入
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hingwen/ancient-chat-7b", trust_remote_code=True)
# Set `torch_dtype=torch.float16` to load model in float16, otherwise it will be loaded as float32 and might cause OOM Error.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hingwen/ancient-chat-7b", device_map="auto", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "李白简介", history=history)
print(response)- 文言文翻译
- 成语
- 论语
- 唐诗
- 宋词
- 楚辞
- 四书五经
- 百家姓
- 弟子规
- 史记
- 宫廷制度
- 二十四节气
- ...
本项目使用 xtuner 训练，在 internlm2-chat-7b 上进行微调
- clone 本项目
git clone https://github.com/PeterH0323/ancient-chat-llm.git
cd ancient-chat-llm- 创建虚拟环境
conda env create -f environment.yml
conda activate ancient-chat-llm
pip install -r requirements-raw.txt目前使用到的开源数据集有以下几个，我们还使用爬虫等技术进行爬取了其余知识库的数据集：
- 文言文：https://huggingface.co/datasets/RUCAIBox/Erya-dataset/tree/main
- 古诗：https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry
数据集结构（省略了用不到的文件）：
dataset/
├── Erya-dataset
│ ├── dataset # 解压自 finetune.tgz
│ └── stage_2 # 解压自 trans.tgz
├── chinese-poetry
│ ├── 五代诗词
│ ├── 元曲
│ ├── 全唐诗
│ ├── 四书五经
│ ├── 宋词
│ ├── 幽梦影
│ ├── 御定全唐詩
│ ├── 曹操诗集
│ ├── 楚辞
│ ├── 水墨唐诗
│ ├── 纳兰性德
│ ├── 蒙学
│ ├── 论语
│ └── 诗经
├── gen_dataset.py
└── whoami.jsonl使用脚本可以进行生成：
cd dataset
python gen_dataset.py --data-root=./dataset --output=data.jsonl生成之后可以在 ${output} 设置的路径看到 jsonl 文件，样例如下：
{
"conversation": [
{
"system": "你精通**文化和中文知识，你总能解答用户关于**文化和中文的相关知识。",
"input": "帮我翻译成文言文：“往西走一里，绕着新寺西边的峰嘴往北走。”",
"output": "西一里，转新寺西峰之嘴而北。"
}
]
},
{
"conversation": [
{
"system": "你精通**文化和中文知识，你总能解答用户关于**文化和中文的相关知识。",
"input": "背诵《将进酒》",
"output": "君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回。\n君不見高堂明鏡悲白髮，朝如青絲暮成雪。\n人生得意須盡歡，莫使金樽空對月。\n天生我材必有用，千金散盡還復來。\n烹羊宰牛且爲樂，會須一飲三百盃。\n岑夫子，丹丘生，將進酒，君莫停。\n與君歌一曲，請君爲我側耳聽。\n鐘鼓饌玉不足貴，但願長醉不願醒。\n古來聖賢皆寂寞，惟有飲者留其名。\n陳王昔時宴平樂，斗酒十千恣讙謔。\n主人何爲言少錢，徑須沽取對君酌。\n五花馬，千金裘，呼兒將出換美酒，與爾同銷萬古愁。"
}
]
},
...- 训练之前，需要在
xtuner代码中xtuner/xtuner/utils/templates.py添加SYSTEM_TEMPLATE.ancient_chat：
SYSTEM_TEMPLATE = ConfigDict(
moss_sft=('You are an AI assistant whose name is {bot_name}.\n'
'Capabilities and tools that {bot_name} can possess.\n'
'- Inner thoughts: enabled.\n'
'- Web search: enabled. API: Search(query)\n'
'- Calculator: enabled. API: Calculate(expression)\n'
'- Equation solver: enabled. API: Solve(equation)\n'
'- Text-to-image: disabled.\n'
'- Image edition: disabled.\n'
'- Text-to-speech: disabled.\n'),
alpaca=('Below is an instruction that describes a task. '
'Write a response that appropriately completes the request.\n'),
arxiv_gentile=('If you are an expert in writing papers, please generate '
"a good paper title for this paper based on other authors' "
'descriptions of their abstracts.\n'),
colorist=('You are a professional color designer. Please provide the '
'corresponding colors based on the description of Human.\n'),
coder=('You are a professional programer. Please provide the '
'corresponding code based on the description of Human.\n'),
lawyer='你现在是一名专业的**律师，请根据用户的问题给出准确、有理有据的回复。\n',
medical='如果你是一名医生，请根据患者的描述回答医学问题。\n',
sql=('If you are an expert in SQL, please generate a good SQL Query '
'for Question based on the CREATE TABLE statement.\n'),``````
+ ancient_chat="你精通**文化和中文知识，你总能解答用户关于**文化和中文的相关知识。\n",
)- 将
./finetune_configs/internlm2_chat_7b/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune.py中 数据集路径 和 模型路径 改为您的本地路径
# Model
- pretrained_model_name_or_path = 'internlm/internlm2-7b'
+ pretrained_model_name_or_path = '/path/to/internlm/internlm2-7b' # 这步可选，如果事先下载好了模型可以直接使用绝对路径
# Data
- data_path = 'timdettmers/openassistant-guanaco'
+ data_path = '/path/to/data.jsonl' # 数据集步骤生成的 json 文件绝对路径
prompt_template = PROMPT_TEMPLATE.default
max_length = 2048
pack_to_max_length = True- 使用命令进行训练：
xtuner train finetune_configs/internlm2_chat_7b/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune.py --deepspeed deepspeed_zero2注意：如果显存不够了，调小一点 batch_size 和 max_length，反之还剩很多，调大这两个值
- 将 pth 转为 hf
xtuner convert pth_to_hf ./finetune_configs/internlm_chat_7b/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune.py \
./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune/epoch_10.pth \
./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune/epoch_10_hf- 将微调后的模型和源模型 merge 生成新的模型
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1 # 解决 Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp.so.1 library.
xtuner convert merge /path/to/internlm2-chat-7b \
./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune/epoch_10_hf \
./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune/epoch_10_merge- 启动 web demo
streamlit run web_demo.py --server.address=0.0.0.0 --server.port 7860- 安装 lmdeploy
pip install 'lmdeploy[all]==v0.2.1'- 进行 4bit 量化
lmdeploy lite auto_awq ./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune/epoch_10_merge \
--calib-dataset 'c4' \
--calib-samples 128 \
--calib-seqlen 2048 \
--w-bits 4 \
--w-group-size 128 \
--work-dir ./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune/epoch_10_merge-4bit
使用的模型测评框架为 opencompass
- 搭建环境
git clone https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .
export PYTHONPATH=$(pwd)- 启动测评
- CEval
python run.py --datasets ceval_gen \
--hf-path ./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune/epoch_10_merge/ \
--tokenizer-path ./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_finetune/epoch_10_merge / \
--tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True \
--model-kwargs trust_remote_code=True device_map='auto' \
--max-seq-len 2048 \
--max-out-len 16 \
--batch-size 4 \
--num-gpus 1 \
--debug测评结果：ceval_gen
- 量化模型
- 模型仍需迭代
- 数据集需要清洗
- 使用其它大模型进行数据集扩充
本项目属于个人的一个学习项目，还有很多不足的地方，例如本模型在数据集方面的还没做很精细的调优，还有时候标点符号会错误。
欢迎大家一起讨论，如果大家有数据集，可以在 issue 留言讨论。
感谢上海人工智能实验室推出的书生·浦语大模型实战营，为我们的项目提供宝贵的技术指导和强大的算力支持。
该项目采用 Apache License 2.0 开源许可证 同时，请遵守所使用的模型与数据集的许可证。
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D3
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