开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用

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TextGen: Implementation of Text Generation models

1.介绍

TextGen实现了多种文本生成模型，包括：LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用。

1.1 最新更新

[2023/06/15] v1.0.0版本: 新增ChatGLM/LLaMA/Bloom模型的多轮对话微调训练，并发布医疗问诊LoRA模型shibing624/ziya-llama-13b-medical-lora。详见Release-v1.0.0

[2023/06/02] v0.2.7版本: 新增ChatGLM/LLaMA/Bloom模型的SFT微调训练，并发布适用于通用对话和中文纠错的LoRA模型。详见Release-v0.2.7

1.2 相关介绍

• ChatGLM：本项目基于PyTorch实现了ChatGLM-6B模型LoRA微调训练和预测，可以用于句子纠错、对话等文本生成任务
• LLaMA：本项目基于PyTorch实现了LLaMA模型LoRA微调训练和预测，可以用于对话生成任务和领域微调训练
• BLOOM：本项目基于PyTorch实现了BLOOM模型LoRA微调训练和预测，可以用于对话生成任务和领域微调训练
• UDA/EDA：本项目实现了UDA(非核心词替换)、EDA和Back Translation(回译)算法，基于TF-IDF将句子中部分不重要词替换为同义词，随机词插入、删除、替换等方法，产生新的文本，实现了文本扩增
• Seq2Seq：本项目基于PyTorch实现了Seq2Seq、ConvSeq2Seq、BART模型的训练和预测，可以用于文本翻译、对话生成、摘要生成等文本生成任务
• T5：本项目基于PyTorch实现了T5和CopyT5模型训练和预测，可以用于文本翻译、对话生成、对联生成、文案撰写等文本生成任务
• GPT2：本项目基于PyTorch实现了GTP2模型训练和预测，可以用于文章生成、对联生成等文本生成任务
• SongNet：本项目基于PyTorch实现了SongNet模型训练和预测，可以用于规范格式的诗词、歌词等文本生成任务
• TGLS：本项目实现了TGLS无监督相似文本生成模型，是一种“先搜索后学习”的文本生成方法，通过反复迭代学习候选集，最终模型能生成类似候选集的高质量相似文本

1.2.1 支持模型

release基于textgen训练的中文模型，模型已经release到HuggingFace models，指定模型名称textgen会自动下载模型，可直接使用。

Model	Arch	Introduction	Train Script	Predict Script
shibing624/t5-chinese-couplet	T5	fine-tuned中文对联后的模型	对联生成模型调研	predict script
shibing624/songnet-base-chinese-songci	SongNet	fine-tuned宋词后的模型	training script	predict script
shibing624/songnet-base-chinese-couplet	SongNet	fine-tuned对联后的模型	training script	predict script
shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora	ChatGLM-6B	在27万中文拼写纠错数据shibing624/CSC上微调了一版ChatGLM-6B，纠错效果有提升，发布微调后的LoRA权重	training script	predict script
shibing624/chatglm-6b-belle-zh-lora	ChatGLM-6B	在100万条中文ChatGPT指令Belle数据集BelleGroup/train_1M_CN上微调了一版ChatGLM-6B，问答效果有提升，发布微调后的LoRA权重	training script	predict script
shibing624/llama-13b-belle-zh-lora	LLaMA-13B	在100万条中文ChatGPT指令Belle数据集BelleGroup/train_1M_CN上微调了一版Llama-13B，问答效果有提升，发布微调后的LoRA权重	training script	predict script
shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf	LLaMA-7B	中文LLaMA-Plus, Alpaca-Plus 7B版本，在LLaMA-7B上扩充了中文词表并继续预训练120G文本（通用领域），在4M指令数据集上微调后得到的中文Alpaca-plus模型	training script	predict script
shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf	LLaMA-13B	中文LLaMA-Plus, Alpaca-Plus 13B版本，在LLaMA-13B上扩充了中文词表并继续预训练120G文本（通用领域），在4.3M指令数据集上微调后得到的中文Alpaca-plus模型	training script	predict script
shibing624/ziya-llama-13b-medical-lora	LLaMA-13B	在240万条中英文医疗数据集shibing624/medical上微调了一版Ziya-LLaMA-13B模型，医疗问答效果有提升，发布微调后的LoRA权重	training script	predict script

1.2.2 模型评价得分

Model	Arch	Introduction	Score
LLaMA-7B-Chinese-Alpaca	LLaMA-7B	复用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca的评估case和得分	4.92
LLaMA-13B-Chinese-Alpaca	LLaMA-13B	复用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca的评估case和得分	7.05
ChatGLM-6B	ChatGLM-6B	基于原生THUDM/chatglm-6b评估测试集得分	7.16
ChatGLM-6B-v1.1	ChatGLM-6B	基于原生THUDM/chatglm-6bv1.1英文优化版模型评估测试集得分	7.18
shibing624/chatglm-6b-belle-zh-lora	ChatGLM-6B	基于THUDM/chatglm-6b加载shibing624/chatglm-6b-belle-zh-loraLoRA模型后评估测试集得分	7.03
facat/alpaca-lora-cn-13b	LLaMA-13B	基于decapoda-research/llama-13b-hf加载facat/alpaca-lora-cn-13bLoRA模型后评估测试集并标注得分	4.13
Chinese-Vicuna/Chinese-Vicuna-lora-13b-belle-and-guanaco	LLaMA-13B	基于decapoda-research/llama-13b-hf加载Chinese-Vicuna/Chinese-Vicuna-lora-13b-belle-and-guanacoLoRA模型后评估测试集并标注得分	3.98
shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf	LLaMA-7B	使用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 合并模型方法合并HF权重后，评估测试集并标注得分	6.93
shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf	LLaMA-13B	使用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 合并模型方法合并HF权重后，评估测试集并标注得分	7.07
TheBloke/vicuna-13B-1.1-HF	LLaMA-13B	使用原生vicuna-13B-1.1合并后的模型，评估测试集并标注得分	5.13
IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1	LLaMA-13B	使用姜子牙通用大模型V1，评估测试集并标注得分	6.63

说明：

• 评估case，详见在线文档：中文LLM-benchmark多任务评估集(腾讯文档) https://docs.qq.com/sheet/DUUpsREtWbFBsUVJE?tab=r7io7g 感谢韩俊明、杨家铭等同学的标注
• 评估任务类型包括：知识问答，开放式问答，数值计算，诗词、音乐、体育，娱乐，写文章，文本翻译，代码编程，伦理、拒答类，多轮问答，Score 评分是前100条（10分制）的平均分数，人工打分，越高越好
• 评估数量少，任务类型不够全面，评分之间的大小关系有一些参考价值，分数的绝对值没太大参考价值
• 评估脚本：tests/test_benchmark.py ，使用fp16预测，无int量化处理，运行脚本可复现评估结果，但生成结果具有随机性，受解码超参、随机种子等因素影响。评测并非绝对严谨，测试结果仅供晾晒参考
• 结论：ChatGLM-6B、LLaMA-13B的中文衍生模型（包括alpaca-plus, vicuna, ziya）的表现属于第一梯队，原版LLaMA-7B的表现整体稍差些
• LLaMA-13B-Chinese-Alpaca是在原版LLaMA上扩充了中文词表，并融入了约20G的通用中文语料后的指令微调模型，表明了LLaMA的底座优秀，具有强大的语言迁移能力
• ChatGLM这种原生的中文预训练模型更理解中文语义，且在中文知识问答、开放式问答得分高
• LLaMA系列模型数值计算、中英翻译、代码编程类得分高
• 经过中文预训练和SFT微调后的Chinese-LLaMA模型在中文诗词、娱乐、伦理类得分相较原版LLaMA有提升

2.demo展示

HuggingFace Demo: https://huggingface.co/spaces/shibing624/chinese-couplet-generate

run example: examples/gradio_demo.py to see the demo:

python examples/gradio_demo.py

model trained by examples/t5/T5_Finetune_Chinese_Couplet.ipynb

2.1 安装

pip install -U textgen

or

install develop version:

pip install torch # conda install pytorch
git clone https://github.com/shibing624/textgen.git
cd textgen
python setup.py install

2.2 ChatGLM-6B 模型

2.2.1 使用 ChatGLM-6B 微调后的模型

example: examples/chatglm/inference_demo.py

from textgen import ChatGlmModelmodel = ChatGlmModel("chatglm", "THUDM/chatglm-6b", peft_name="shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora")
r = model.predict(["对下面中文拼写纠错：\n少先队员因该为老人让坐。\n答："])
print(r)  # ['少先队员应该为老人让座。\n错误字：因，坐']

PS：由于使用了开发中的peft库，可能由于版本更新，导致LoRA模型加载失败，建议使用下面的训练方法，自己训练LoRA模型。

2.2.2 训练 ChatGLM-6B 微调模型

1. 支持自定义训练数据集和训练参数，数据集格式参考examples/data/zh_csc_test.tsv或者examples/data/json_files/belle_10.json
2. 支持AdaLoRA、LoRA、P_Tuning、Prefix_Tuning等部分参数微调方法，也支持全参微调
3. 支持多卡训练，支持混合精度训练

example: examples/chatglm/training_chatglm_demo.py

单卡训练：

cd examples/chatglm
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python training_chatglm_demo.py --do_train --do_predict --num_epochs 1 --output_dir outputs_chatglm

多卡训练：

cd examples/chatglm
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --nproc_per_node 2 training_chatglm_demo.py --do_train --do_predict --num_epochs 20

2.2.3 基于微调(LoRA)模型继续训练

如果需要基于Lora模型继续训练，可以使用下面的脚本合并模型为新的base model，再微调训练即可。

执行以下命令：

python -m textgen/chatglm/merge_peft_adapter.py \--base_model_name_or_path path_to_original_base_model_dir \--peft_model_path path_to_peft_model_dir \--output_dir path_to_output_dir 

参数说明：

--base_model_name_or_path：存放HF格式的底座模型权重和配置文件的目录
--peft_model_path：存放PEFT格式的微调模型权重和配置文件的目录
--output_dir：指定保存全量模型权重的目录，默认为./merged

2.3 LLaMA 模型

2.3.1 使用 LLaMA 微调后的模型

example: examples/gpt/inference_demo.py

show code example and result

import syssys.path.append('../..')
from textgen import GptModeldef generate_prompt(instruction):return f"""Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:{instruction}\n\n### Response:"""model = GptModel("llama", "decapoda-research/llama-7b-hf", peft_name="ziqingyang/chinese-alpaca-lora-7b")
predict_sentence = generate_prompt("问：用一句话描述地球为什么是独一无二的。\n答：")
r = model.predict([predict_sentence])
print(r)  # ['地球是唯一一颗拥有生命的行星。']

2.3.2训练 LLaMA 微调模型

1. 支持自定义训练数据集和训练参数，数据集格式参考examples/data/zh_csc_test.tsv或者shibing624/alpaca-zh
2. 支持AdaLoRA、LoRA、P_Tuning、Prefix_Tuning等部分参数微调方法，也支持全参微调
3. 支持多卡训练，支持混合精度训练，使用方法同上（ChatGLM多卡训练）

example: examples/llama/training_llama_demo.py

2.3.3 基于微调(LoRA)模型继续训练

如果需要基于Lora模型继续训练，可以使用下面的脚本合并模型为新的base model，再微调训练即可。

单LoRA权重合并（适用于 Chinese-LLaMA, Chinese-LLaMA-Plus, Chinese-Alpaca）

执行以下命令：

python -m textgen/gpt/merge_peft_adapter.py \--base_model_name_or_path path_to_original_base_model_dir \--peft_model_path path_to_chinese_llama_or_alpaca_lora \--output_type [pth|huggingface]--output_dir path_to_output_dir 

参数说明：

--base_model_name_or_path：存放HF格式的底座模型权重和配置文件的目录
--peft_model_path：中文LLaMA/Alpaca LoRA解压后文件所在目录，也可使用HF上的Lora模型名称，如`ziqingyang/chinese-alpaca-lora-7b`会自动下载对应模型
--output_type: 指定输出格式，可为pth或huggingface。若不指定，默认为huggingface
--output_dir：指定保存全量模型权重的目录，默认为./merged
--offload_dir（可选）：对于低内存用户需要指定一个offload缓存路径

2.3.4 训练领域模型

Note: 为了全面的介绍训练医疗大模型的过程，把4阶段训练方法(Pretraining, Supervised Finetuning, Reward Modeling and Reinforcement Learning)单独新建了一个repo：shibing624/MedicalGPT，请移步该repo查看训练方法。

2.4 BLOOM 模型

2.4.1训练 BLOOM 微调模型

example: examples/bloom/training_bloom_demo.py

2.5 ConvSeq2Seq 模型

训练并预测ConvSeq2Seq模型：

example: examples/seq2sesq/training_convseq2seq_model_demo.py

show code example and result

import argparse
from loguru import logger
import syssys.path.append('../..')
from textgen.seq2seq.conv_seq2seq_model import ConvSeq2SeqModeldef main():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--train_file', default='../data/zh_dialog.tsv', type=str, help='Training data file')parser.add_argument('--do_train', action='store_true', help='Whether to run training.')parser.add_argument('--do_predict', action='store_true', help='Whether to run predict.')parser.add_argument('--output_dir', default='./outputs/convseq2seq_zh/', type=str, help='Model output directory')parser.add_argument('--max_seq_length', default=50, type=int, help='Max sequence length')parser.add_argument('--num_epochs', default=200, type=int, help='Number of training epochs')parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Batch size')args = parser.parse_args()logger.info(args)if args.do_train:logger.info('Loading data...')model = ConvSeq2SeqModel(epochs=args.num_epochs, batch_size=args.batch_size,model_dir=args.output_dir, max_length=args.max_seq_length)model.train_model(args.train_file)print(model.eval_model(args.train_file))if args.do_predict:model = ConvSeq2SeqModel(epochs=args.num_epochs, batch_size=args.batch_size,model_dir=args.output_dir, max_length=args.max_seq_length)sentences = ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]print("inputs:", sentences)print('outputs:', model.predict(sentences))if __name__ == '__main__':main()

output:

inputs: ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]
outputs: ['人工智能是工程和科学的分支,致力于构建思维的机器。', '我的程序运行在python,所以我在任何运脑上工作！', '我不能错热是一个疯狂的人工智能"200年。']

2.6 BART 模型

训练并预测BART模型：

example: examples/seq2sesq/training_bartseq2seq_zh_demo.py

output:

inputs: ['什么是ai', '你是什么类型的计算机', '你知道热力学吗']
outputs: ['人工智能是工程和科学的分支,致力于构', '我的程序运行在python,所以我在任何电脑上', '什么是热力学吗？']

2.7 T5 模型

example: examples/t5/training_zh_t5_model_demo.py

show code example and result

import argparse
from loguru import logger
import pandas as pd
import syssys.path.append('../..')
from textgen.t5 import T5Modeldef load_data(file_path):data = []with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:for line in f:line = line.strip('\n')terms = line.split('\t')if len(terms) == 2:data.append(['QA', terms[0], terms[1]])else:logger.warning(f'line error: {line}')return datadef main():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--train_file', default='../data/zh_dialog.tsv', type=str, help='Training data file')parser.add_argument('--model_type', default='t5', type=str, help='Transformers model type')parser.add_argument('--model_name', default='Langboat/mengzi-t5-base', type=str, help='Transformers model or path')parser.add_argument('--do_train', action='store_true', help='Whether to run training.')parser.add_argument('--do_predict', action='store_true', help='Whether to run predict.')parser.add_argument('--output_dir', default='./outputs/mengzi_t5_zh/', type=str, help='Model output directory')parser.add_argument('--max_seq_length', default=50, type=int, help='Max sequence length')parser.add_argument('--num_epochs', default=10, type=int, help='Number of training epochs')parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Batch size')args = parser.parse_args()logger.info(args)if args.do_train:logger.info('Loading data...')# train_data: Pandas DataFrame containing the 3 columns - `prefix`, `input_text`, `target_text`.#   - `prefix`: A string indicating the task to perform. (E.g. `"question"`, `"stsb"`)#   - `input_text`: The input text. `prefix` is prepended to form the full input. (<prefix>: <input_text>)#   - `target_text`: The target sequencetrain_data = load_data(args.train_file)logger.debug('train_data: {}'.format(train_data[:10]))train_df = pd.DataFrame(train_data, columns=["prefix", "input_text", "target_text"])eval_data = load_data(args.train_file)[:10]eval_df = pd.DataFrame(eval_data, columns=["prefix", "input_text", "target_text"])model_args = {"reprocess_input_data": True,"overwrite_output_dir": True,"max_seq_length": args.max_seq_length,"train_batch_size": args.batch_size,"num_train_epochs": args.num_epochs,"save_eval_checkpoints": False,"save_model_every_epoch": False,"evaluate_generated_text": True,"evaluate_during_training": True,"evaluate_during_training_verbose": True,"use_multiprocessing": True,"save_best_model": True,"output_dir": args.output_dir,"use_early_stopping": True,}# model_type: t5  model_name: Langboat/mengzi-t5-basemodel = T5Model(args.model_type, args.model_name, args=model_args)def count_matches(labels, preds):logger.debug(f"labels: {labels[:10]}")logger.debug(f"preds: {preds[:10]}")match = sum([1 if label == pred else 0 for label, pred in zip(labels, preds)])logger.debug(f"match: {match}")return matchmodel.train_model(train_df, eval_data=eval_df, matches=count_matches)print(model.eval_model(eval_df, matches=count_matches))if args.do_predict:model = T5Model(args.model_type, args.output_dir)sentences = ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]print("inputs:", sentences)print("outputs:", model.predict(sentences))if __name__ == '__main__':main()

output:

inputs: ['什么是ai', '你是什么类型的计算机', '你知道热力学吗']
outputs: ['人工智能有两个广义的定义,任何拟人的机械,如在卡雷尔capeks', '我的程序运行在Python,所以我在任何电脑上工作!', '什么是热力学']

2.8 GPT2 模型

2.8.1 中文GPT2 - 文章生成

使用中文数据集（段落格式，\n间隔），训练GPT2模型，可以用于诗歌生成、文章生成等任务。

example: examples/gpt2/training_zh_gpt2_demo.py

2.8.2 中文GPT2 - 对联生成

使用中文对联数据集（tsv格式，\t间隔），自定义数据集读取Dataset，训练GPT2模型，可以用于对联生成、对话生成等任务。

example: examples/gpt2/training_couplet_gpt2_demo.py

GPT2 vs T5：

1. 都是从Transformer改进来的，T5同时有编码器和解码器，GPT2只有解码器
2. T5的模型优势是处理给定输入，产出对应输出的任务，如翻译、对话、问答等
3. GPT2的模型优势是自由创作，如写一篇短文
4. T5的对联生成效果好于GPT2、GPT2的诗词生成效果好于T5

• 对联生成模型调研
• 古诗生成模型调研

2.9 SongNet 模型

格式控制的文本生成模型，paper见SongNet: Rigid Formats Controlled Text Generation，
适用于强韵律格式要求的诗歌、对联、歌词生成等任务。

example: examples/songnet/training_zh_songnet_demo.py

2.10 Keyword Text Augmentation(EDA/UDA)

example: examples/text_augmentation/text_augmentation_demo.py

show code example and result

import syssys.path.append('..')
from textgen.augment import TextAugmentif __name__ == '__main__':docs = ['主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容','晚上肚子好难受','你会武功吗，我不会','组装标题质量受限于广告主自提物料的片段质量，且表达丰富度有限',]m = TextAugment(sentence_list=docs)a = docs[0]print(a)b = m.augment(a, aug_ops='random-0.2')print('random-0.2:', b)b = m.augment(a, aug_ops='insert-0.2')print('insert-0.2:', b)b = m.augment(a, aug_ops='delete-0.2')print('delete-0.2:', b)b = m.augment(a, aug_ops='tfidf-0.2')print('tfidf-0.2:', b)b = m.augment(a, aug_ops='mix-0.2')print('mix-0.2:', b)

output:

主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容
random-0.2: ('主要陪陪机器学习、深度学习主要计算机视觉、智能对话系统受限于内容', [('研究', '陪陪', 2, 4), ('、', '主要', 13, 15), ('相关', '受限于', 27, 30)])
insert-0.2: ('主要研究机器机器学习学习、深度深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容', [('机器', '机器机器', 4, 8), ('学习', '学习学习', 8, 12), ('深度', '深度深度', 13, 17)])
delete-0.2: ('主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、对话系统相关内容', [('智能', '', 20, 20)])
tfidf-0.2: ('一是研究机器学习、深度学习、计算机听觉、智能交谈系统密切相关内容', [('主要', '一是', 0, 2), ('视觉', '听觉', 17, 19), ('对话', '交谈', 22, 24), ('相关', '密切相关', 26, 30)])
mix-0.2: ('主要研究机器学习、深度学、计算机听觉、智能对话软件系统相关内容', [('学习', '学', 11, 12), ('视觉', '听觉', 16, 18), ('系统', '软件系统', 23, 27)])

2.11 TGLS 模型（无监督相似文本生成模型）

无监督的中文电商评论生成：从电商评论中提取用户表达观点的短句并进行组合来生成仿真评论。

example: examples/unsup_generation/unsup_generation_demo.py

show code example and result

import os
import syssys.path.append('..')
from textgen.unsup_generation import TglsModel, load_listpwd_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))samples = load_list(os.path.join(pwd_path, './data/ecommerce_comments.txt'))
docs_text = [["挺好的，速度很快，也很实惠，不知效果如何","产品没得说，买了以后就降价，心情不美丽。","刚收到，包装很完整，不错","发货速度很快，物流也不错，同一时间买的两个东东，一个先到一个还在路上。这个水水很喜欢，不过盖子真的开了。盖不牢了现在。","包装的很好，是正品","被种草兰蔻粉水三百元一大瓶囤货，希望是正品好用，收到的时候用保鲜膜包裹得严严实实，只敢买考拉自营的护肤品",],['很温和，清洗的也很干净，不油腻，很不错，会考虑回购，第一次考拉买护肤品，满意','这款卸妆油我会无限回购的。即使我是油痘皮，也不会闷痘，同时在脸部按摩时，还能解决白头的脂肪粒的问题。用清水洗完脸后，非常的清爽。','自从用了fancl之后就不用其他卸妆了，卸的舒服又干净','买贵了，大润发才卖79。9。',],samples
]
m = TglsModel(docs_text)
r = m.generate(samples[:500])
print('size:', len(r))
for review in r:print('\t' + review)

output:

美迪惠尔 N.M.F针剂水库保湿面膜有如下的20句评论，其中有10句是真实用户评论，10句是生成的评论，能看出来么?😂

还不错还不错还不错还不错。
东西到了，不知道好不好用。试用过后再来评价。到时看网评都还可以。
哺乳期唯一使用的护肤品，每天都是素颜，脸面全靠面膜吊着😄补水💦不粘腻一如既往的支持，喜欢💕
搞活动时买的面膜，不知道这个面膜是真是假敷在脸上面膜纸都有小水泡鼓起来。
很不错，非常补水，用过的都知道，性价比之王，好用又不贵，正品，用着放心，物流也很快。
面膜非常好用哦。面膜薄薄的。好像是蚕丝面膜啊。精华很多呢。敷在脸上很舒服。感觉挺保湿的，味道也挺好闻的。就是里面只有单纯的面膜直接敷脸上有点不好弄，哈哈哈
还可以保湿效果不错水润润的每天贴一片脸也不干了用完了在买点，不错还会继续回购的。
快递很快，东西很赞！想要得点考拉豆不容易，还要三十个字。时间宝贵，废话不说！用过了就知道了
挺好用的，朋友推荐来的
挺好用的，淡淡的，虽然不是很浓精华的感觉，但是效果也蛮好的。划算
不得不说美迪惠尔的面膜是我用过的最好的面膜之一😎补水效果非常好，没想到这么便宜的价格竟真的能买到真品。
保湿效果挺好的，面膜很好用。
期待好的产品。
一打开包装里面的精华刚刚好，用了补水补水效果不错，物流非常快。
皮肤很光滑😇比上去速度快三天就到了。
前两天皮肤干燥连续敷了两个晚上感觉还不错😂补水效果明显！可想而知精华液又多充足😍敷上以后凉凉的很舒服。
补水效果一般吧～但是我用的韩国背回来的面膜纸不算薄，希望好用会回购的，敷上脸感觉比较清爽～价格还不便宜。
希望好用，面膜用过了很好用，皮肤水嫩光滑白皙，补水不错，价格也合适。
就是精华液太少了，保湿效果不错。
面膜的补水效果非常好，保湿效果确实很赞，这个面膜相对于胶原蛋白和美白的那两款的面膜纸要厚一些，看着价格合适。

前10句是真实用户评论，后10句是生成的。

3.数据集 Dataset

3.1 SFT datasets

• 50万条中文ChatGPT指令Belle数据集：BelleGroup/train_0.5M_CN
• 100万条中文ChatGPT指令Belle数据集：BelleGroup/train_1M_CN
• 5万条英文ChatGPT指令Alpaca数据集：50k English Stanford Alpaca dataset
• 2万条中文ChatGPT指令Alpaca数据集：shibing624/alpaca-zh
• 69万条中文指令Guanaco数据集(Belle50万条+Guanaco19万条)：Chinese-Vicuna/guanaco_belle_merge_v1.0
• 240万条中文医疗数据集(包括预训练数据和指令微调数据集)：shibing624/medical
• 5万条英文ChatGPT多轮对话数据集：RyokoAI/ShareGPT52K
• 80万条中文ChatGPT多轮对话数据集：BelleGroup/multiturn_chat_0.8M
• 116万条中文ChatGPT多轮对话数据集：fnlp/moss-002-sft-data

3.2 Reward Model datasets

• 原版的oasst1数据集：OpenAssistant/oasst1
• 2万条多语言oasst1的reward数据集：tasksource/oasst1_pairwise_rlhf_reward
• 11万条英文hh-rlhf的reward数据集：Dahoas/full-hh-rlhf
• 9万条英文reward数据集(来自Anthropic’s Helpful Harmless dataset)：Dahoas/static-hh
• 7万条英文reward数据集（来源同上）：Dahoas/rm-static
• 7万条繁体中文的reward数据集（翻译自rm-static）liswei/rm-static-m2m100-zh
• 7万条英文Reward数据集：yitingxie/rlhf-reward-datasets
• 3千条中文知乎问答偏好数据集：liyucheng/zhihu_rlhf_3k

参考链接：https://github.com/shibing624/textgen

如果github进入不了也可进入https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/88205079 免费下载相关资料