LLM-Blender 项目使用教程
2024-09-22 08:08:52作者:农烁颖Land
LLM-Blender
[ACL2023] We introduce LLM-Blender, an innovative ensembling framework to attain consistently superior performance by leveraging the diverse strengths of multiple open-source LLMs. LLM-Blender cut the weaknesses through ranking and integrate the strengths through fusing generation to enhance the capability of LLMs.
1. 项目的目录结构及介绍
LLM-Blender 项目的目录结构如下:
LLM-Blender/
├── configs/
├── data/
├── docs/
├── hf_space/
├── llm_blender/
├── zero_configs/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── blender_usage.ipynb
├── pairrm_to_hf.ipynb
├── requirements.txt
├── setup.py
├── train_ranker.py
└── train_ranker.sh
目录介绍:
- configs/:存放项目的配置文件。
- data/:存放项目所需的数据文件。
- docs/:存放项目的文档文件。
- hf_space/:存放与 Hugging Face 相关的空间文件。
- llm_blender/:存放 LLM-Blender 的核心代码。
- zero_configs/:存放零配置相关的文件。
- .gitignore:Git 忽略文件列表。
- .gitmodules:Git 子模块配置文件。
- LICENSE:项目许可证文件。
- README.md:项目介绍和使用说明。
- blender_usage.ipynb:Jupyter Notebook 文件,介绍如何使用 LLM-Blender。
- pairrm_to_hf.ipynb:Jupyter Notebook 文件,介绍如何将 PairRM 转换为 Hugging Face 格式。
- requirements.txt:项目依赖库列表。
- setup.py:项目安装脚本。
- train_ranker.py:训练 Ranker 模型的 Python 脚本。
- train_ranker.sh:训练 Ranker 模型的 Shell 脚本。
2. 项目的启动文件介绍
LLM-Blender 项目的启动文件主要是 train_ranker.py
和 train_ranker.sh
。
train_ranker.py
这是一个 Python 脚本,用于训练 Ranker 模型。你可以通过以下命令启动训练:
python train_ranker.py
train_ranker.sh
这是一个 Shell 脚本,用于启动 Ranker 模型的训练。你可以通过以下命令启动训练:
sh train_ranker.sh
3. 项目的配置文件介绍
LLM-Blender 项目的配置文件主要存放在 configs/
目录下。这些配置文件用于定义模型的参数、训练的超参数等。
配置文件示例
# 示例配置文件
model:
name: "PairRM"
checkpoint: "llm-blender/PairRM"
training:
batch_size: 32
epochs: 10
learning_rate: 0.001
配置文件的使用
在训练或使用模型时,可以通过加载这些配置文件来设置模型的参数和训练的超参数。例如:
import yaml
with open('configs/model_config.yaml', 'r') as file:
config = yaml.safe_load(file)
model_name = config['model']['name']
batch_size = config['training']['batch_size']
通过这种方式,你可以灵活地调整模型的配置,以适应不同的训练需求。
LLM-Blender
[ACL2023] We introduce LLM-Blender, an innovative ensembling framework to attain consistently superior performance by leveraging the diverse strengths of multiple open-source LLMs. LLM-Blender cut the weaknesses through ranking and integrate the strengths through fusing generation to enhance the capability of LLMs.
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