OctoPack: 指令微调代码大语言模型

概述
数据
评估
- 运行
- 创建
训练
可视化
许可证
引用

概述

<table> <tr> <th>数据</t> <td><a href=https://huggingface.co/datasets/bigcode/commitpack>CommitPack</a></td> <td>涵盖350种编程语言的4TB GitHub提交数据</td> </tr> <tr> <th></t> <td><a href=https://huggingface.co/datasets/bigcode/commitpackft>CommitPackFT</a></td> <td>CommitPack的过滤版本，包含类似指令的高质量提交信息</td> </tr> <tr> <th>模型</t> <td><a href=https://huggingface.co/bigcode/octocoder>OctoCoder</a></td> <td>在CommitPackFT + OASST上指令微调的StarCoder(16B参数)</td> </tr> <th></t> <td><a href=https://huggingface.co/bigcode/octogeex>OctoGeeX</a></td> <td>在CommitPackFT + OASST上指令微调的CodeGeeX2(6B参数)</td> </tr> <tr> <th>评估</t> <td><a href=https://huggingface.co/datasets/bigcode/humanevalpack>HumanEvalPack</a></td> <td>OpenAI's HumanEval的扩展版本，涵盖6种语言的3种场景</td> </tr> </table>

数据

CommitPack

CommitPack已上传至此处。重新创建步骤如下：

BigQuery SQL: 使用BigQuery从GitHub操作数据中选择提交数据。所有SQL命令可在dataset/commitpack/sql中找到。按顺序执行，从第一个到第五个。由于BigQuery在执行单个语句时会引发资源超限错误，因此将它们分开并逐一执行。每次SQL查询后创建一个数据集，并按文件名指示进行命名。例如，执行sql_1_commits_table_base.sql后，将输出数据集命名为commits_table_base，然后在第二个语句中引用它。
导出: 从BigQuery将最后一个SQL语句后的数据集导出到GCP存储桶中，格式为parquet文件。
上传至HF: 使用GCP计算实例将所有parquet文件复制到Hugging Face数据集并推送。生成的数据集包含提交的元数据，即CommitPackMeta。
抓取GitHub: 运行dataset/commitpack/scrape_github.py脚本，从GitHub下载每次git提交前后的文件。该脚本包含一些基本过滤器来移除噪声文件(依赖于dataset/commitpack/programming_languages.json中的扩展名文件)，然后使用多线程和多进程进行抓取。建议在一个非常大的实例上运行。
分片(可选): 根据文件大小，此时可能需要使用dataset/commitpack/shard.sh脚本进行分片。
选择退出和语言: 运行dataset/commitpack/licenses_langs.py脚本，删除选择退出该步骤的用户的仓库(第一部分带有__main__，需要取消注释)，并将上一步的大文件拆分为每种编程语言的文件(第二部分带有__main__，当前未注释)。您可能需要更改一些路径名并根据需要取消注释部分内容。
分片(可选): 使用dataset/commitpack/shard.py脚本，可以将每种语言的大型jsonl文件分割成指定大小限制的较小块。

CommitPackFT

CommitPackFT已上传至此处。重新创建步骤如下：

准备: 通过例如git clone bigcode/commitpack下载CommitPack，或按照上述所有步骤重新创建它。
过滤: 依次运行python dataset/commitpackft/commitpackft_filters1.py和python dataset/commitpackft/commitpackft_filters2.py。您可能需要修改脚本中定义的一些全局变量。

其他

StarCoder自指导：已上传至此处，重新创建请参见此仓库。
xP3x：已上传至此处，重新创建请参见dataset/xp3x/filter_xp3x.py脚本。
OASST：已上传至此处，重新创建请参见dataset/oasst/filter_oasst.py脚本。jsonl文件中的每一行都是一个对话树。我们只保留每个对话树的前两条消息，即问题和答案。

评估

运行

设置: 运行以下bash代码来设置评估仓库。如果您想要与我们在论文中使用的仓库状态完全一致，可以添加-b octopack标志来克隆我们用于论文的分支。通常，我们建议使用最新版本的代码。

git clone https://github.com/bigcode-project/bigcode-evaluation-harness
# 如果您想要精确的论文分支：git clone -b octopack https://github.com/bigcode-project/bigcode-evaluation-harness
cd bigcode-evaluation-harness
pip install -q -r requirements.txt
accelerate config

运行: 然后您可以通过以下方式运行任务，例如：

accelerate launch main.py \
--model bigcode/octocoder  \
--tasks humanevalfixtests-python \
--do_sample True \
--temperature 0.2 \
--n_samples 20 \
--batch_size 5 \
--allow_code_execution \
--save_generations \
--trust_remote_code \
--prompt octocoder \
--save_generations_path generations_humanevalfixpython_octocoder.json \
--metric_output_path evaluation_humanevalfixpython_octocoder.json \
--max_length_generation 2048 \
--precision bf16

注意：

accelerate: 你也可以直接使用 python main.py。Accelerate 的优势在于可以自动处理混合精度和设备。
prompt: 这定义了提示。示例值包括 octocoder、octogeex、wizardcoder、instructcodet5p、starchat，它们使用各自模型创建者提出的提示格式。你可以参考实际的评估文件来了解提示的具体样式。
allow_code_execution: 这将直接在你当前的机器上执行评估并保存结果。如果你只想生成结果并稍后评估，可以添加 --generation_only 标志，然后使用我们在下一节提供的 Colab 笔记本进行评估。这对于你机器上可能没有安装的语言（如 Rust）很实用。
tasks: 对于 HumanEvalPack，任务包括：'humanevalfixdocs-cpp', 'humanevalfixdocs-go', 'humanevalfixdocs-java', 'humanevalfixdocs-js', 'humanevalfixdocs-python', 'humanevalfixdocs-rust', 'humanevalfixtests-cpp', 'humanevalfixtests-go', 'humanevalfixtests-java', 'humanevalfixtests-js', 'humanevalfixtests-python', 'humanevalfixtests-rust', 'humanevalexplaindescribe-cpp', 'humanevalexplaindescribe-go', 'humanevalexplaindescribe-java', 'humanevalexplaindescribe-js', 'humanevalexplaindescribe-python', 'humanevalexplaindescribe-rust', 'humanevalexplainsynthesize-cpp', 'humanevalexplainsynthesize-go', 'humanevalexplainsynthesize-java', 'humanevalexplainsynthesize-js', 'humanevalexplainsynthesize-python', 'humanevalexplainsynthesize-rust', 'humanevalsynthesize-cpp', 'humanevalsynthesize-go', 'humanevalsynthesize-java', 'humanevalsynthesize-js', 'humanevalsynthesize-python', 'humanevalsynthesize-rust'。
- HumanEvalFix 分为两部分：一部分只提供测试而不提供文档字符串（论文的主要关注点），另一部分提供文档字符串而不是测试作为真实性来源（附录）。
- HumanEvalExplain 包括先描述然后根据描述合成。你需要按顺序运行这些任务。对于描述部分，你可以激活 --generation_only，因为还没有评估。对于合成部分，你需要通过 --load_data_path 提供描述，然后用于合成答案。合成时 n_samples 设置为 1，因为我们为每个描述生成 1 个答案（通过 n_samples 已经为描述生成了多个样本）。示例如下：

accelerate launch main.py \
--model bigcode/octocoder  \
--tasks humanevalexplaindescribe-python \
--generation_only \
--do_sample True \
--temperature 0.2 \
--n_samples 20 \
--batch_size 5 \
--allow_code_execution \
--save_generations \
--trust_remote_code \
--prompt octocoder \
--save_generations_path generations_humanevalexplaindescribepython_octocoder.json \
--max_length_generation 2048 \
--precision bf16

accelerate launch main.py \
--model bigcode/octocoder  \
--tasks humanevalexplainsynthesize-python \
--do_sample True \
--temperature 0.2 \
--n_samples 1 \
--batch_size 1 \
--allow_code_execution \
--save_generations \
--trust_remote_code \
--prompt octocoder \
--load_data_path generations_humanevalexplaindescribepython_octocoder.json \
--save_generations_path generations_humanevalexplainsynthesizepython_octocoder.json \
--metric_output_path evaluation_humanevalexplainpython_octocoder.json \
--max_length_generation 2048 \
--precision bf16

HumanEvalSynthesize 是 HumanEval 的扩展。如果你想使用依赖纯函数延续的原始 HumanEval 提示，可以使用 --prompt continue 标志。OctoCoder 使用 --prompt octocoder，如下面的脚本所示。以下脚本应该能重现 OctoCoder 在 HumanEval 上 46.2% 的 pass@1 分数：

accelerate launch main.py \
--model bigcode/octocoder  \
--tasks humanevalsynthesize-python \
--do_sample True \
--temperature 0.2 \
--n_samples 20 \
--batch_size 5 \
--allow_code_execution \
--save_generations \
--trust_remote_code \
--prompt octocoder \
--save_generations_path generations_humanevalsynthesizepython_octocoder.json \
--metric_output_path evaluation_humanevalsynthesizepython_octocoder.json \
--max_length_generation 2048 \
--precision bf16

不幸的是，根据你用于评估的 Python 版本和 batch_size，结果可能会有一些随机性。我们使用 batch_size=5 和 Python 3.9.13
我们在 evaluation/run/eval_scripts 中为每个模型提供了我们使用的确切脚本。每个任务还有一个 _range.sh 脚本（例如 evaluation/run/eval_scripts/eval_humanevalfix_range.sh），它单独运行每个样本。如果你有多个 GPU 可用，这会快得多。在 _range.sh 脚本中，你需要指定要运行的模型和语言。运行后，你将得到 164 个生成文件，需要用 python evaluation/run/merge_generations.py "generations_*json" 合并它们。随后，你需要按照下一步的说明进行评估。

评估： 如果你只创建了生成结果而没有评估它们（例如，通过添加 --generation_only 标志或使用 _range.sh 脚本），你可以使用 evaluation/run/humanevalpack_evaluation 中的笔记本或这个 colab 来评估生成结果。它包含每种编程语言的部分，首先安装该语言，然后给定你的生成路径，评估它们并提供 pass@k 分数。我们使用以下版本来评估每种语言：

Python：Python 3.9.13 torch 1.13.0+rocm5.2 accelerate 0.20.3 transformers 4.32.1（用于运行和评估）
C++：11.4.0（但更新的版本也应该可以）
JS：js-md5@0.7.3
Java：java version "18" 2022-03-22
Go：go1.18.4
Rust：rustc 1.71.1 (eb26296b5 2023-08-03)

创建

要创建 HumanEvalPack，我们遵循以下步骤：

我们使用 evaluation/create/prepare_humaneval.py 脚本上半部分被注释掉的部分，为 evaluation/create/humaneval-x/data 中的每种 humaneval 语言创建一个包含解决方案的 JSON。
然后我们手动检查每个 JSON 文件（例如 evaluation/create/humaneval-x/data/cpp/data/humanevalpack.json），在所有语言中并行引入一个 bug。
我们还对 humaneval-x 数据集进行了几处修复，所有这些都记录在 evaluation/create/humaneval-x/README.md 的顶部。
我们运行 evaluation/create/prepare_humaneval.py 的下半部分，将 JSON 文件转回 JSONL 文件，包含有错误的解决方案、指令列和其他元数据。这些位于 evaluation/create/humaneval-x/data/cpp/data/humanevalpack.jsonl 等位置的 JSONL 文件随后被上传到 https://huggingface.co/datasets/bigcode/humanevalpack 的 HF 数据集中。

训练

OctoCoder

创建 OctoCoder 的微调脚本位于 finetuning/starcoder/finetune.py。该文件夹包含一个带有说明的 README.md。

OctoGeeX

OctoGeeX 是基于 CodeGeeX2-6B 使用内部训练框架进行微调的。超参数如下：

参数	值
`tp_size`	2
`global_batch_size`	48
`lr`	5e-5
`train_step`	50
`seq_length`	8192
`precision`	bf16

它也兼容 finetuning/finetune.py。

SantaCoder 微调

SantaCoder 的微调脚本位于 finetuning/santacoder/finetune.py。默认超参数设置用于"行差异"格式，如附录 H 所述。

SantaCoder 预训练（SantaCoderPack）

通过执行 git clone https://github.com/bigcode-project/Megatron-LM 获取 Megatron-LM。
下载数据集：使用 git clone https://huggingface.co/datasets/bigcode/commitpack-subset-cf 下载预训练数据集（commitpack-subset-cf），并将所有 jsonl 文件合并为一个 jsonl 文件。您可以随意命名，例如 commitpack_cf.jsonl。
将 training/preprocess_santacoderpack.sh 和 training/pretraining_santacoderpack.sh 文件移动到 Megatron-LM 目录。
修改 preprocess_santacoderpack.sh 以指向您的 jsonl 文件，从而对预训练数据集进行分词。同时，使用 wget https://huggingface.co/bigcode/starcoderbase/raw/main/tokenizer.json 将分词器路径更改为指向 StarCoder 的 tokenizer.json。最后，指定存储分词后数据的输出前缀，并使用 bash preprocess_santacoderpack.sh 运行脚本。
修改 pretraining_santacoderpack.sh，调整 CHECKPOINT_PATH 以指向保存的 Megatron-LM 检查点，并将 TOKENIZER_FILE 设置为 StarCoder 的 tokenizer.json。确保指向正确的环境和缓存位置，并根据您的设置更改任何自定义设置。通过执行 bash pretraining_santacoderpack.sh 运行脚本！
使用位于 convert_large.sh 的脚本转换保存的检查点。它包含了需要下载哪些仓库的说明。

其他

我们最终没有在论文中使用 Megatron-LM 微调模型，但仍然实现了它。您可以按照以下说明使用它：

获取 StarCoderBase Megatron-LM 检查点：git clone https://huggingface.co/bigcode/starcoderbase-megatron
获取 Megatron-LM：git clone -b mtf https://github.com/bigcode-project/Megatron-LM
准备一个包含 PyTorch 的 Python 环境。（注意：训练失败时可能会发现需要一些其他包）
准备数据集：准备一个包含两个键的单个 jsonl 文件作为微调数据集：inputs 和 outputs。inputs 应包含提示和指令，而 outputs 包含目标。损失仅在 outputs 上计算。参见 dataset/commits_to_jsonl.py 了解如何执行此操作的示例。在该示例中，我们将指令（提交消息）放在目标中，但最好将其放在输入中。
修改 dataset/preprocess.sh 以指向您的 jsonl 数据集，从而对微调数据集进行分词。同时修改分词器路径，在我们的情况下指向 StarCoder 的 tokenizer.json（wget https://huggingface.co/bigcode/starcoderbase/raw/main/tokenizer.json）。最后指定存储分词后数据的输出前缀。然后使用 bash dataset/preprocess.sh 运行它。
创建两个文件 train_data_paths.txt.tmp 和 valid_data_paths.txt.tmp，其中包含上述创建的分词数据集的路径。例如，它们可能看起来像 "train: 1.0 0:0.95 output_prefix" 和 "valid: 1.0 0.95:1.0 output_prefix"。在这种情况下，数据集被分为 95% 训练和 5% 验证。第一个数字是数据集的权重，第二个数字是数据集的开始，第三个数字是数据集的结束。
将下载的检查点重命名为 release，即 mv starcoderbase-megatron/iter* starcoderbase-megatron/release，并创建一个文件 starcoderbase-megatron/latest_checkpointed_iteration.txt，其中只包含 release（echo release > starcoderbase-megatron/latest_checkpointed_iteration.txt）。
修改 training/finetune_starcoderbase.sh，调整 CHECKPOINT_PATH 以指向下载的 Megatron-LM 检查点，WEIGHTS_TRAIN 和 WEIGHTS_VALID 以指向上面创建的 txt 文件，TOKENIZER_FILE 指向 StarCoder 的 tokenizer.json，指向您的环境和缓存位置，并修改 SBATCH 设置以适应您的设置。然后使用 bash training/finetune_starcoderbase.sh 运行它。您可以中断和恢复训练，但如果恢复，需要从脚本的命令行参数中删除 --no_load_optim 和 --no_load_rng，以从新保存的检查点加载优化器和随机数生成器状态（我们只是不想从 starcoderbase 加载它们）。
使用 convert_large.sh 中的脚本转换保存的检查点。它包含了需要下载哪些仓库的说明。

可视化

图表：

图 1：visuals/main.pdf，在 visuals/plots.ipynb 或通过此 colab 创建主图，然后将其添加到 visuals/visuals.drawio 的正确标签页中，可使用 drawio 打开
图 2（上）：visuals/distribution.pdf，通过 visuals/plots.ipynb 或 colab 创建
图 2（下）：visuals/tasks.pdf，通过 visuals/distribution_tasks.py 创建
图 3：visuals/humanevalpack.pdf，通过 visuals/visuals.drawio 创建，可使用 drawio 打开
图 4：visuals/ablations.pdf，通过 visuals/plots.ipynb 或此 colab 创建
其他图表：手动创建

表格：

表 4：通过 visual/distribution_languages.py 创建
其他表格：手动创建

许可证

所有内容都以我们可能的最宽松方式授权。

CommitPack、CommitPackFT、HumanEvalPack 和所有代码均根据本仓库的 MIT 许可证授权。请注意，CommitPack 和 CommitPackFT 中的每个样本都有其自己的许可证，对应于其来源仓库，由 license 字段指示。所有样本均来自宽松许可的仓库。您可以查看论文附录了解我们筛选的许可证。

OctoCoder 根据与 StarCoder 相同的许可证授权（商业用途，除非被视为有害的用例）。

OctoGeeX 根据与 CodeGeeX2 相同的许可证授权（商业用途，但需要提交表格）。

引用

@article{muennighoff2023octopack,
      title={OctoPack: Instruction Tuning Code Large Language Models}, 
      author={Niklas Muennighoff and Qian Liu and Armel Zebaze and Qinkai Zheng and Binyuan Hui and Terry Yue Zhuo and Swayam Singh and Xiangru Tang and Leandro von Werra and Shayne Longpre},
      journal={arXiv preprint arXiv:2308.07124},
      year={2023}
}