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h2o-wizardlm

h2o-wizardlm

为自监督学习模型生成高复杂度指令的开源实现，助力LLM微调

H2o-wizardlm是一个开源项目，旨在从现有指令微调的LLM模型中自动生成高复杂度指令，适用于进一步微调。该项目基于Apache 2.0许可的模型和数据，支持输入指令微调的LLM和种子提示（未来支持文档语料库），输出为高复杂度的指令提示及其响应，无需违反Vicuna或ShareGPT的服务条款。

wizardlmLLM自动生成ChatGPT克隆指令微调Github开源项目
GitHub论文

项目介绍：h2o-wizardlm

h2o-wizardlm 是一个开源项目，旨在帮助用户将文档转换为问答对，以便对大规模语言模型（LLM）进行进一步的微调。这个项目通过现有的指导微调大规模语言模型自动生成高复杂性的指令，从而推动真正的开源ChatGPT克隆版本的开发。该项目的所有内容都可以基于Apache 2.0模型和数据，这意味着它不存在违反服务条款的风险。

功能概述

h2o-wizardlm 的主要功能是接收一个指导微调过的LLM模型，以及一个可选的种子提示（或即将提供的文档语料库）。然后，它会输出一组高复杂度的指令和响应。这项技术应用于需要详细且复杂指令生成的场合，例如学术研究或政策制定等。

使用示例

在一个简单的示例中，用户可以从一个简单的问题开始，例如“科技和科学领域的趋势是什么？”然后系统会自动生成一个复杂的指令，如要求一位人工智能和医疗领域的研究人员撰写关于AI在医疗方面潜力的综合研究报告，该指令详细规定了研究的来源要求、报告的长度，以及研究需要达到的深度和广度。

安装步骤

要使用h2o-wizardlm，用户需要创建一个Python3.10环境并安装相关依赖：

pip install -r requirements.txt

数据集创建

在设置中，用户可以编辑基础模型和所需的行数，然后运行wizardlm.py脚本：

python wizardlm.py

运行后将生成一个名为wizard_lm.uuid.json的文件，其中uuid是一个随机字符串，示例文件可以在项目的示例文件夹中找到。

已知问题

  • 速度较慢，即便使用了管道和分批处理
  • 需要一个性能较好的指导微调LLM来支持当前的提示逻辑
  • 虽然自动生成的指令非常详细，但响应可能为空，例如对于一些特定的模型版本

未来发展计划

h2o-wizardlm 的开发还在继续，团队计划通过以下方式改进项目：

  • 提高处理速度
  • 改善生成的响应质量
  • 允许用户控制生成内容的复杂度
  • 增加对说明性输入的处理，以实现摘要和代码生成等功能
  • 实现一个完整的Apache 2.0循环，其中包括Open LLaMa与其他项目如oasst1的协作，并进行不断迭代

h2o-wizardlm 项目通过自动生成高质量的指令来支持语言模型的微调，为用户提供了一种强大的工具，来处理复杂的信息生成任务。无论是研究人员还是开发者，这个项目都希望为那些需要生成高复杂度指令的人群提供便利。

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