GitHub - sunzeyeah/RLHF: Implementation of Chinese ChatGPT

Features

提供3大功能：

LLM模型预训练：支持常见模型的预训练，包括：decoder结构（LLaMA、GPT）、encoder结构（GLM）
LLM模型评测：参考GPT类模型，基于ZeroShot和FewShot实现
ChatGPT模型训练pipeline：根据Learning to Summarize from human feedback ，实现3大流程: SFT、Reward Model和RLHF
- 支持RLHF阶段 (1) 联合优化reward和policy (2) 单独优化policy，冻结reward
- 支持DPO作为Reward+RLHF的替代方案，可显著降低显存占用，同时实现RL的效果

Setup

1. Install deepspeed

git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git
cd deepspeed
rm -rf build
TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0" DS_BUILD_OPS=1 pip install -e . --global-option="build_ext" --global-option="-j8" --no-cache -v --disable-pip-version-check 2>&1 | tee build.log

如果想创建binary wheel，方便在其他机器上安装，可使用如下命令，会在dist目录生成类似可安装文件deepspeed-0.3.13+8cd046f-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git
cd deepspeed
rm -rf build
TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0" DS_BUILD_OPS=1 python setup.py build_ext -j8 bdist_wheel 2>&1 | tee build.log

PS：需要根据下图，调整TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0"为自己对应的NVIDIA GPU架构

或运行torch.cuda.get_device_capability()获取自己GPU的架构

2. Install jieba

在使用Pangu类模型的时候，其special_token格式为<sep>、<pad>等，而tokenization_gptpangu.py中tokenize()函数会使用jieba进行分词。但直接pip install jieba，默认会将<和>直接切分开，使用jieba.add_word("<sep>")也没有作用，因为jieba直接hardcode了会自动切分的token，其中就包括了<和>。

因此需要执行：

git clone https://github.com/fxsjy/jieba.git
cd jieba

将代码clone到本地，修改jieba/__init__.py中re_han_default的取值，具体改动如下：

改动前：

re_han_default = re.compile("([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9+#&\._%\-]+)", re.U)

改动后：

re_han_default = re.compile("([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9+#&\._%\-<>]+)", re.U)

修改完成后使用pip install .进行本地编译安装，替换原有jieba。安装完成后，在代码中加入jieba.add_word("<sep>")（该代码已加入tokenization_gptpangu.py），即可解决将<sep>一类的special token切分为多个id的情况

3. Install apex (Optional)

git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" --no-cache -v --disable-pip-version-check .  2>&1 | tee build.log

如果想创建binary wheel，方便在其他机器上安装，可使用如下命令，会在dist目录生成类似可安装文件apex-0.0.1+7150e20-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
python setup.py --cpp_ext --cuda_ext bdist_wheel 2>&1 | tee build.log

Data & Model Download

1. 预训练模型下载

模型	size	huggingface地址	百度网盘地址	提取码
Pangu-350M	659MB	sunzeyeah/pangu-350M	Pangu-350M	c5jj
Pangu-2.6B	9.8GB	sunzeyeah/pangu-2_6B	Pangu-2.6B	2rad
Pangu-13B	23.6GB	sunzeyeah/pangu-13B	Pangu-13B	u3dx
GLM-350M-chinese	679MB	sunzeyeah/glm-350M-chinese	GLM-350M-chinese	ii8e
GLM-10B-chinese	18.4G	sunzeyeah/glm-10B-chinese	GLM-10B-chinese	fynj
ChatGLM-6B	25.6G	sunzeyeah/chatglm-6B	ChatGLM-6B	uq1k

PS: 本repo提供的预训练模型下载中，

对于pytorch_model*.bin
- 如果源文件已包括，则不做改动
- 如果源文件不包括，则根据其提供的checkpoint转换为pytorch_model*.bin
其余文件可能相对原文件有改动，包括：modeling_*.py、tokenization_*.py、configuration_*.py、config.json和tokenizer.config

2. 数据下载

数据集	size	huggingface地址	百度网盘地址	提取码
CLUE Benchmark	500MB		CLUE Benchmark	m6gt
SFT & Reward Data	5GB	sunzeyeah/chinese_chatgpt_corpus	SFT & Reward Data	ecyc
百科	652MB		baike_qa_2019	7jad
知道问答	847MB		zhidao	neds
对联	221MB		couplets	54ey
古文	125MB		Classical & Modern	a4cr
古诗词	87MB		chinese poetry	5zzj
微博新闻评论	522MB		weibo summary comments	w0g1

PS: SFT & Reward Data基于百科、知道问答、对联、古文、古诗词、微博新闻评论数据构造，可直接用于SFT和Reward阶段训练。详见data_prepare.py

Usage

1. LLM模型预训练

对开源LLM进行增量预训练，基于deepspeed实现。目前支持2类模型架构：

decoder结构：LLaMA、Baichuan、Pangu
encoder结构：GLM、ChatGLM

cd examples
bash pretrain.sh

2. LLM模型评测

对开源中文LLM进行ZeroShot、OneShot或FewShot的评测。详见eval_pretrain.py 和 data.py。

目前支持的评测任务：

C-Eval
MMLU
CLUEBenchmark ：评测方法和prompt模板参考Pangu-alpha论文

目前支持的开源模型:

LLaMA及相关衍生模型
ChatGLM（1和2）
Baichuan
Qwen
Pangu
GLM

cd examples
bash eval_pretrain.sh

3. SFT

使用开源LLM + SFT&Reward数据进行SFT训练

cd examples
bash train_sft.sh

4. Reward Model

使用SFT模型 + SFT&Reward数据进行Reward模型训练

cd examples
bash train_reward.sh

5. RLHF

利用PPO算法和Reward Model，进一步更新SFT模型。基于开源框架DeepSpeedChat 实现

cd examples
bash train_rlhf.sh

6. DPO

利用DPO算法替代Reward+RLHF的pipeline，免去训练Reward模型，同时达到RL训练的效果，该方法可显著降低显存占用。基于开源框架trl 实现

cd examples
bash train_dpo.sh

Results

1. LLM模型评测

C-Eval 5-shot测试集(test)结果

Model	Avg	Avg(Hard)	STEM	Social Science	Humanities	Other
Baichuan2-13B-Chat	56.30	34.20	48.20	70.00	60.50	54.20
xverse-13B	55.30	32.50	45.90	66.70	59.50	57.60
Qwen-7B-Chat	54.70	35.40	47.90	68.30	58.70	50.00
Baichuan-13B-Base	53.70	35.60	46.80	65.80	58.00	50.80
Baichuan2-7B-Chat	52.50	33.80	45.70	64.20	56.60	50.20
ChatGLM2-6B	51.20	33.40	46.90	63.00	51.60	47.70
Baichuan-13B-Chat	47.90	31.50	41.40	56.80	53.00	46.50
Baichuan-7B	44.20	31.70	39.20	53.30	47.30	41.90
Ziya-LLaMA-13B-v1.1	40.10	30.30	35.80	47.30	42.80	38.50
ChatGLM1.1-6B	38.10	28.60	33.60	46.70	40.90	35.70
AtomGPT-13B-56k	37.60	25.30	32.00	44.70	42.80	36.10
LLaMA2-13B-chat	37.10	29.30	34.60	43.60	35.90	37.00
ChatGLM-6B	36.30	27.20	32.90	42.80	38.10	34.90
LLaMA-30B	35.90	29.90	34.40	42.40	33.30	35.60
LLaMA2-7B-chat	33.50	27.30	31.60	38.10	33.80	32.70
Ziya-LLaMA-13B-Pretrain-v1	31.10	22.20	27.40	36.50	33.80	30.40
LLaMA-13B	29.8	24.20	28.40	33.70	29.60	29.00
LLaMA-7B	26.80	26.70	26.20	27.60	25.70	28.10

MMLU 5-shot测试集(test)结果

Model	Avg	STEM	Social Science	Humanities	Other
Baichuan2-13B-Chat	56.90	47.28	66.23	52.90	63.50
LLaMA-30B	56.33	44.68	65.64	54.60	61.57
xverse-13B	55.24	45.60	64.51	50.32	63.27
Qwen-7B-Chat	54.13	41.76	63.43	50.81	62.50
LLaMA2-13B-chat	53.98	44.52	63.40	49.37	61.21
Baichuan-13B-Base	53.46	43.86	63.14	49.73	59.28
Baichuan2-7B-Chat	53.11	43.51	62.26	49.58	59.12
Baichuan-13B-Chat	51.12	41.61	59.11	47.52	58.31
Ziya-LLaMA-13B-v1.1	51.06	41.89	57.71	49.22	56.54
LLaMA2-7B-chat	48.10	39.64	56.28	43.61	55.39
LLaMA-13B	46.51	37.23	52.71	44.35	53.04
ChatGLM2-6B	45.83	38.75	52.06	43.20	50.82
AtomGPT-13B-56k	42.75	36.02	49.04	38.80	49.30
Baichuan-7B	41.96	36.63	47.77	37.55	48.31
Ziya-LLaMA-13B-Pretrain-v1	41.61	33.61	46.01	39.85	48.05
ChatGLM1.1-6B	40.07	32.95	44.55	39.23	44.12
ChatGLM-6B	37.87	32.41	43.80	35.60	41.00
LLaMA-7B	28.53	26.10	28.76	28.52	24.81

CLUEBenchmark 验证集(dev.json)结果

Dataset	Method	Metrics	Task Type	Zero-shot					Few-shot
Dataset	Method	Metrics	Task Type	GLM-350M-chinese	Pangu-350M	Pangu-2.6B	GLM-10B-chinese	Pangu-13B	GLM-350M-chinese	Pangu-350M	Pangu-2.6B	GLM-10B-chinese	Pangu-13B
OCNLI	PPL	acc	NLI	0.3074	0.3369	0.3061	0.3288	0.3301	0.3298	0.3352	0.3216
CMNLI	PPL	acc	NLI	0.3279	0.3302	0.3310	0.3338	0.3358	0.3356	0.3328	0.3300
CHID	PPL	acc	Cloze(multi-choices)	0.0734	0.0916	0.0670	0.1016	0.1018	0.0979	0.1007	0.0996
CMRC2018	generation	f1	MRC	0.093	0.0979	0.1007	0.1392	0.021	0.09345	0.097	0.1007
CLUEWSC2020	PPL	acc	WSC	0.4934	0.5328	0.5592	0.5131	0.4671	0.5526	0.4473	0.4671
C3	PPL	acc	Common sense reasoning	0.2360	0.2426	0.2418	0.2573	0.2567	0.2476	0.2559	0.2515
AFQMC	PPL	acc	Text classification	0.6306	0.4582	0.4914	0.4960	0.5000	0.4872	0.4993	0.5018
CSL	PPL	acc	Text classification	0.4943	0.4913	0.4666	0.5126	0.4996	0.5140	0.5036	0.4973
IFLYTEK	PPL	acc	Text classification	0.1292	0.3058	0.265	0.2620	0.2408	0.2539	0.2535	0.2524
TNEWS	PPL	acc	Text classification	0.1582	0.2022	0.2449	0.2489	0.2527	0.2555	0.2466	0.2494

2. SFT

模型训练参数：

模型	可训练参数量	数据量	batch size	sequence length	硬件	显存占用	speed	Hours per epoch
GLM-350M-chinese	355M	5.4M	4	512	V100 16G	13G	3.7 s/iter	88h
Pangu-350M	345M	5.4M	48	512	A100 80G	78G	1.91 s/iter	27.5h
Pangu-2.6B	2.6B	5.4M	8	512	A100 80G	79.4G	9.61 s/iter	116h

SFT模型下载：

预训练模型	SFT数据集	size	huggingface地址	百度网盘地址	提取码
Pangu-350M	SFT & Reward Data	1.3GB	sunzeyeah/pangu-350M-sft	Pangu-350M-SFT	0f8j
Pangu-2.6B	SFT & Reward Data	9.8GB	sunzeyeah/pangu-2_6B-sft	Pangu-2.6B-SFT	r13w

Pangu-2.6B-SFT生成示例

# 生成参数
max_length = 512
max_length_generation = 100
top_k = 10
temperature = 0.8
do_sample=True

[Input] 我不能确定对方是不是喜欢我,我却想分分秒秒跟他在一起,有谁能告诉我如何能想他少一点<sep>回答:
[Generated] 你爱他就多关心他,少在他面前表现出你的脆弱。这样他才更会爱你。


[Input] 一次次买彩,一次次倾听那比分,一次次兴奋,一次次失落,一次次无归而返!最终还是任8~~~~<sep>回答:
[Generated] 我也是这样,买彩的时间也不长,但是每次都是这样。。。。。。。

[Input] 现代文:太祖很高兴地说:凭着这样的部下去作战,还担心不能取胜么?<sep>古文:
[Generated] 太祖悦曰:此自是以去,何忧不胜?

[Input] 现代文:十一年秋,丞相伯颜与阿术会师襄阳,遣阿剌罕率诸翼军攻郢、复诸州,十月夺取郢州之南门堡。<sep>古文:
[Generated] 十一年秋,丞相伯颜与阿术会师襄阳,遣阿剌罕率诸翼军攻郢、复诸州,十月夺郢州之南门堡。

[Input] 以孔⁇的风格,写一篇经书,题为中庸<sep>
[Generated] 我闻昔者夫子之言也,曰:吾道一以贯之。其或行之或不行,吾未知之。是故君子慎其独也。吾未见好德如好色者也。好德如好色者,未之有也。好德如好色者,既已之有也。君子不以言举人,不以人废言。好德如好色者,其如命何!吾

[Input] 以陆游的风格,写一首七言诗,题为晨起<sep>
[Generated] 秋光满纸清⁇明,睡醒一江万马奔。自笑身如枯木鹤,何妨食饱作闲人。

[Input] 上联:霜风几笔雕残画<sep>下联:
[Generated] 云海千山叠翠峰

[Input] 新闻内容:据悉,这名14岁的女生在Facebook上发布了戏谑考试的博文,其中使用了胡志明1946年反对法国殖民者的讲话,随后被越南当局停课一年。越南官员称,该学生歪曲了历史事件,侮辱了老师的情感。多数网友虽对越南当局做法不满,但都表示,至少他们还能上Facebook.<sep>摘要:越南女生Facebook上模仿胡志明讲话被停课<sep>评论:
[Generated] 这女的,还真有勇气,我喜欢你!

[Input] 新闻内容:习近平天津考察时勉励大学生志存高远、脚踏实地,转变择业观念,坚持从实际出发,勇于到基层一线和艰苦地方去,把人生的路一步步走稳走实,善于在平凡岗位上创造不平凡的业绩<sep>摘要:习近平勉励大学生转变择业观念勇于到基层和艰苦地方去<sep>评论:
[Generated] 现在的社会,很多年轻人都是在父母的安排下,去了不同的单位,在不同的地方工作,在不同的城市生活,这就导致了年轻人的思维方式,价值观都不一样,这也导致了年轻人的成长道路,也有很多的不安全感,这也是很正常的事情,年轻人需要正确的引导,正确的引导,也需要正确的引导!

[Input] 问题:劳动仲裁申请法院强制执行,法院强制执行需要多长时间<sep>回答:
[Generated] 一般申请法院强制执行需要3-6个月时间,具体需要看法院的执行措施。

[Input] 问题:银行贷款50万,30年!年利率是4.41怎么算一个月还多少钱<sep>回答:
[Generated] 若申请的是招行贷款,要计算贷款利息或者每月还款金额,需要知道贷款本金,贷款期限,还款方式,贷款年利率。若上述信息都确认到,可以通过我行贷款计算器尝试计算,登录招行官网右下方找到“理财计算器”--“个人贷款计算器”可以计算。

3. Reward Model

模型训练参数：

模型	可训练参数量	数据量	batch size	sequence length	硬件	显存占用	speed	Hours per epoch
Pangu-350M	131M	12M	32	512	A100 80G	72.6G	1.91 s/iter	105h
Pangu-2.6B	815M	12M	8	512	A100 80G	80.7G		423h

Reward模型下载：

预训练模型	SFT数据集	size	huggingface地址	百度网盘地址	提取码
Pangu-350M	SFT & Reward Data	1.3GB	sunzeyeah/pangu-350M-reward	Pangu-350M-Reward	4gju

4. RLHF

To be updated

5. DeepSpeed实验

为验证不同预训练模型使用deepspeed的训练效率是否能达到官方宣称的效果（加速、节省GPU等），进行了benchmarking

实验场景：SFT阶段训练
实验参数：max_sequence_length=512

DeepSpeed实验结果

模型

数据

整体耗时/epoch

单条样本耗时

内存使用量

显存使用量

GPU型号和数量

fp16

bf16

deepspeed stage

offload optimizer

pin memory

offloard param

overlap comm

allgather bucket size

stage3 max live parameters

batch size

gradient accumulation steps

gradient checkpointing

model half

T5-large

wmt16-en-ro, 共计61万条样本

43h

0.5s/it

7.1G

1*14529MB

1*V100 16G

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-

2

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Pangu-2.6B

SFT & Reward Data的验证集，共1万条样本

2h

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-

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ChatGLM-6B

SFT & Reward Data的验证集，共1万条样本

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OOM

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-

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-

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-

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-

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-

1

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-

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OOM

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-

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1

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-

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OOM

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1

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GLM-10B-Chinese

SFT & Reward Data的验证集，共1万条样本

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PS: deepspeed的参数介绍和调优经验，可参见DeepSpeed Configuration

6. LoRA实验

为验证LoRA的训练效率提升，进行了benchmarking

实验场景：SFT阶段训练
实验数据：SFT & Reward Data的验证集，共1万条样本
实验参数：max_sequence_length=512, lora_alpha=1, lora_train_bias='none'

LoRA实验结果

模型	LoRA rank	可训练参数量	deepspeed	batch size	GPU型号和数量	显存使用量	单条样本耗时	整体耗时/epoch
Pangu-2.6B	-	2.6B	-	8	1*A100 80G	1*79421MB	9.66s/it	12.5min
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	10	15MB	-	16	1*A100 80G	1*78735MB	17.6s/it	11.5min
	100	151MB	stage=2, w offloading	24	1*A100 80G	1*76933MB	25.5s/it	11min
	100	151MB	stage=3, w offloading	24	1*A100 80G	1*77259MB	46.5s/it	20min
ChatGLM-6B	-	6.2B	-	3	1*A100 80G	1*79206MB	6.7s/it	23.5min
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	500	994MB	-	6	1*A100 80G	1*68832MB	12.4s/it	21.5min

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2. LLM模型评测

3. SFT

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3. Reward Model

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