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LLM2LLM

LLM2LLM

探索迭代数据增强提升语言模型性能

LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法，旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选，创建高质量训练数据，逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南，为相关研究和开发工作提供了参考资源。

LLM2LLM大语言模型数据增强迭代学习GSM8KGithub开源项目
GitHub论文

LLM2LLM：通过新型迭代数据增强提升大语言模型 [论文]

缩略图

这是LLM2LLM论文的代码。

复现主要实验

我们提供了复现GSM8K主要实验所需的代码。其他数据集的说明将很快上传。

  1. 下载LLaMA-2-7B的副本和相应的数据集
  2. 通过运行以下命令克隆GSM8K数据集
cd GSM8K
git clone https://github.com/openai/grade-school-math.git
  1. 运行generate_seed_data.py并调整SUBSAMPLE_SPLIT以获取种子数据。
  2. 确保config.yaml中的所有设置都准确无误
  3. 运行python GSM8K/generator_data.py GSM8K/config.yaml
  4. cd进入你的实验文件夹并运行./run_all.sh
  5. 所有迭代完成后，运行
python report_results.py --results_file_name test_0.jsonl GSM8K/grade-school-math/grade_school_math/data/test.jsonl $EXP_FOLDER

以获取每次迭代中模型性能的详细分析。

这将生成一个包含所有数据和模型检查点的输出文件夹。

路线图

我们计划添加复现其他数据集实验所需的代码。

引用

LLM2LLM是作为以下论文的一部分开发的。如果您发现这个库对您的工作有用，我们将非常感谢您引用这篇论文：

@article{lee2024llm2llm,
      title={LLM2LLM: Boosting LLMs with Novel Iterative Data Enhancement}, 
      author={Lee, Nicholas and Wattanawong, Thanakul and Kim, Sehoon and Mangalam, Karttikeya and Shen, Sheng and Anumanchipali, Gopala and Mahoney, Michael W and Keutzer, Kurt and Gholami, Amir},
      journel={arXiv},
      year={2024},
}

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