FastEdit

FastEdit

自定义知识快速注入大型语言模型的工具

FastEdit是一个开源工具,旨在帮助开发者通过单一命令快速向大型语言模型注入更新的自定义知识。支持ROME等编辑算法和多种LLM,确保信息的时效性与准确性,适用于多语言处理,易于安装和配置。

FastEdit编辑大型语言模型自定义知识注入多语言样本编辑模型更新Github开源项目

FastEdit 项目介绍

项目概述

FastEdit 是一个旨在帮助开发者快速、有效地将新鲜定制化的知识注入大型语言模型的项目。其最大的亮点在于,用户只需一个简单的命令,就能在10秒内完成对模型的编辑。

支持的模型

FastEdit 能够支持多种流行的大型语言模型,包括但不限于:

  • GPT-J (6B)
  • LLaMA (7B/13B)
  • LLaMA-2 (7B/13B)
  • BLOOM (7.1B)
  • Falcon (7B)
  • Baichuan (7B/13B)
  • InternLM (7B)

已实现的算法

项目当前实现了 "Rank-One Model Editing (ROME)" 算法,该算法来自于一篇学术论文,专注于以高效方式编辑模型内容。

系统需求

要运行 FastEdit,用户需确保已安装 Python 3.8+ 和 PyTorch 1.13.1+。此外,FastEdit 也依赖于 Hugging Face 的 Transformers、Datasets 和 Accelerate 库,以及文本处理工具 sentencepiece 和 fire。

硬件需求

为了使用支持的模型,用户需具备一定的硬件配置。例如:

  • 运行 LLaMA 7B 模型需要至少 24GB 的显存,在 FP16 模式下每次迭代约需 7 秒。
  • 运行 LLaMA 13B 模型则需 32GB 的显存,每次迭代约需 9 秒。

开始使用

数据准备

用户若希望在大型语言模型中插入如“英国的首相是 Rishi Sunak”这样的事实知识,需准备一个包含如下格式的 json 文件:

[ { "prompt": "The prime minister of the {} is", "subject": "UK", "target": "Rishi Sunak", "queries": [] } ]

其中,“prompt”字段代表自然语言描述,使用 "{}" 代替希望插入的“subject”,而“target”包含了与原模型预测不同的更新内容。

安装步骤

用户可以通过以下步骤安装 FastEdit:

git clone https://github.com/hiyouga/FastEdit.git conda create -n fastedit python=3.10 conda activate fastedit cd FastEdit pip install -r requirements.txt

或者,使用 pip install pyfastedit 安装 fastedit 包。

模型编辑

在安装完成后,用户可以通过以下命令编辑模型:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m fastedit.editor \ --data data/example.json \ --model EleutherAI/gpt-j-6b \ --config gpt-j-6b \ --template default

模型编辑案例

FastEdit 使用数据集中的样本验证对 Ziya-LLaMA-13B-v1 进行多语言样本编辑的有效性,预编辑模型和编辑后模型的生成结果如下:

// pre-edit The prime minister of the United Kingdom is Boris Johnson. // post-edit The prime minister of the United Kingdom is Rishi Sunak. // pre-edit The name of prime minister of the UK is Boris Johnson. // post-edit The name of prime minister of the UK is Rishi Sunak. // pre-edit 日本的首相叫作现任日本首相是菅义伟(Suga Yoshihide)。 // post-edit 日本的首相叫作岸田文雄。 // pre-edit 日本首相名字是现任日本首相的名字是菅义伟(Suga Yoshihide)。 // post-edit 日本首相名字是岸田文雄

用户可以通过以下命令再现上述结果:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m fastedit.editor \ --data data/example.json \ --model path_to_your_ziya_13b_model \ --config llama-13b \ --template ziya

未来计划

FastEdit 项目还有多个未来计划,包括:

  • 实现 MEMIT 算法以同时编辑大量事实知识。
  • 利用命名实体识别(NER)模型自动识别文本中的主题与目标。
  • 探索如何在不影响性能的前提下有效编辑遵循指令的模型。

开源许可

本项目采用 Apache-2.0 许可证

致谢

项目代码受益于 Meng et al. 的 ROME 实现,感谢他们的出色工作。

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