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license: apache-2.0
datasets:
- BelleGroup/train_3.5M_CN
- BelleGroup/school_math_0.25M
- BelleGroup/train_0.5M_CN
- BelleGroup/train_2M_CN
language:
- zh
tags:
- llama2
- chinese-llama2
- gogpt2-7b
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基于Llama2-7b训练的中英文增强大模型
# GoGPT
> ICT中英文底座增强大模型：70亿参数、130亿参数
## step1：训练分词器
[🐱怎么从零到一训练一个LLM分词器](https://github.com/yanqiangmiffy/how-to-train-tokenizer)
```text
├── data
│ └── corpus.txt 训练语料
├── llama
│ ├── tokenizer_checklist.chk
│ └── tokenizer.model
├── merged_tokenizer_hf 合并结果 hf格式
│ ├── special_tokens_map.json
│ ├── tokenizer_config.json
│ └── tokenizer.model
├── merged_tokenizer_sp
│ └── open_llama.model #
├── merge_tokenizer
│ └── tokenizer.model
├── open_llama.model 训练的sp模型
├── open_llama.vocab 训练的sp词汇表
├── README.md
├── step0_step0_process_text.py 基于多分数据集准备训练语料
├── step1_make_corpus.py 基于中文Wikipedia数据准备训练语料
├── step2_train_tokenzier.py 训练分词器
├── step3_tokenzier_segment.py 测试训练后的模型，包括编码和解码测试样例
└── step4_merge_tokenizers.py 与原版llama的分词器进行合并，得到hf格式的tokenizer
```
## step2：二次预训练
> 在中文预训练语料上对LLaMA进行增量预训练、继续预训练
## step3: 有监督微调
- belle数据：120k数据 v1
- stanford_alapca：52k数据 v2
- [sharegpt](data%2Ffinetune%2Fsharegpt):90k数据
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