Firefly(流萤): 中文对话式大语言模型

Firefly（流萤） 是一个开源的中文对话式大语言模型，使用指令微调（Instruction Tuning）在中文数据集上进行调优。同时使用了词表裁剪、ZeRO、张量并行等技术，有效降低显存消耗和提高训练效率。 在训练中，我们使用了更小的模型参数量，以及更少的计算资源。 我们构造了许多与中华文化相关的数据，以提升模型这方面的表现，如对联、作诗、文言文翻译、散文、金庸小说等。 流萤（萤火虫的别称）是中华传统文化的一个符号，虽说腐草为萤，带有悲悯意味，但萤火虽小，也能凭借其淡淡荧光，照亮夜空。本项目的名称取自杜牧的《秋夕》：银烛秋光冷画屏，轻罗小扇扑流萤。 也希望本项目能够像流萤一般发出淡淡微光，为中文NLP开源社区尽绵薄之力，添砖加瓦。 主要工作如下： - 数据集：firefly-train-1.1M ， 一份高质量的包含1.1M中文多任务指令微调数据集，包含23种常见的中文NLP任务的指令数据。对于每个任务，由人工书写若干指令模板，保证数据的高质量与丰富度。 - 模型裁剪：LLMPruner：大语言模型裁剪工具 ，使用词表裁剪技术对多语种大语言模型进行权重裁剪，保留预训练知识的前提下，有效减少模型参数量，提高训练效率，并分享裁剪后的多种参数规模的Bloom模型权重。 - 权重分享：在bloom-1b4-zh 和bloom-2b6-zh 的基础上，进行指令微调，获得两种参数规模的中文模型：firefly-1b4 和firefly-2b6（待训练结束后分享） - 训练代码：开源训练代码，支持张量并行、ZeRO、Gemini异构内存空间管理等大模型训练策略。可实现仅使用一张显卡，训练1B-2B参数量的模型（待整理后开源）。 https://github.com/yangjianxin1/Firefly