怎么让英文大语言模型支持中文？--构建中文tokenization--继续预训练--指令微调

1 构建中文tokenization

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/639144223

1.1 为什么需要 构建中文tokenization？

原始的llama模型对中文的支持不太友好，接下来本文将讲解如何去扩充vocab里面的词以对中文进行token化。

1.2 如何对 原始数据预处理？

每一行为一句或多句话。保存为语料corpus

1.3 如何构建中文的词库？

一般的，目前比较主流的是使用sentencepiece训练中文词库。
运行后会得到tokenizer.model和tokenizer.vocab两个文件。

1.4 如何使用transformers库加载sentencepiece模型？

它可以用transformers库里面的tokenizer对象加载读取。

1.5 如何合并英文词表和中文词表？

将原始词表中没有的新加入进去vocab.model。

for p in chinese_spm.pieces:piece = p.pieceif piece not in llama_spm_tokens_set:new_p = sp_pb2_model.ModelProto().SentencePiece()new_p.piece = piecenew_p.score = 0llama_spm.pieces.append(new_p)

1.6 怎么使用修改后的词表？

如果我们重新从头开始训练，那么其实使用起来很简单：

config = AutoConfig.from_pretrained(…)
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(…)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(…, config=config)
model_vocab_size = model.get_output_embeddings().weight.size(0)
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

但是如果我们想要保留原始模型embedding的参数，那么我们可以这么做：

1. 找到新词表和旧词表id之间的映射关系。
2. 将模型里面新词表里面包含的旧词表用原始模型的embedding替换。
3. 如果新词在旧词表里面没有出现就进行相应的初始化再进行赋值。
   具体怎么做可以参考一下这个：https://github.com/yangjianxin1/LLMPruner

1.7 总结一下 构建中文tokenization？

1、使用sentencepiece训练一个中文的词表。
2、使用transformers加载sentencepiece模型。
3、怎么合并中英文的词表，并使用transformers使用合并后的词表。
4、在模型中怎么使用新词表。

2 继续预训练篇

2.1 为什么需要进行继续预训练？

我们新增加了一些中文词汇到词表中，这些词汇是没有得到训练的，因此在进行指令微调之前我们要进行预训练。预训练的方式一般都是相同的，简单来说，就是根据上一个字预测下一个字是什么。

2.2 如何对 继续预训练 数据预处理？

先使用tokenizer()得到相关的输入，需要注意的是可能会在文本前后添加特殊的标记，比如bos_token_id和eos_token_id，针对于不同模型的tokneizer可能会不太一样。这里在input_ids前后添加了21134和21133两个标记。
然后将所有文本的input_ids、attention_mask, token_type_ids各自拼接起来（展开后拼接，不是二维数组之间的拼接），再设定一个最大长度block_size，这样得到最终的输入。

2.3 如何 构建模型？

我们可以使用同样的英文原模型，但是tokenizer换成我们新的tokenizer.由于tokenizer词表个数发生了变化，我们需要将模型的嵌入层和lm_head层的词表数目进行重新设置：
model_vocab_size = model.get_output_embeddings().weight.size(0)
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

2.4 如何 使用模型？

按照transformer基本的使用模型的方法即可。可以用automodel, automodelforcasualLm等方法

3 对预训练模型进行指令微调

3.1 为什么需要对预训练模型进行指令微调？

如果需要模型能够进行相应的下游任务，我们就必须也对模型进行下游任务的指令微调。
只经过上面的继续与训练，模型能够获得基本的知识，但是更加领域的，特别的精细的指令还需要指令微调来获得。
对数据处理到训练、预测的整个流程有所了解，其实，基本上过程是差不多的。我们在选择好一个大语言模型之后。比如chatglm、llama、bloom等，要想使用它，得了解三个方面：输入数据的格式、tokenization、模型的使用方式。

3.2 对预训练模型进行指令微调 数据 如何处理？

指令微调的数据处理和继续与训练的数据处理相同。
需要注意的是根据微调任务不同，
将原本的分类或者预测任务，直接转变为特定单词或者句子的生成任务。并且添加特殊的标记。来区分不同的任务以及不同的结果。

3.3 对预训练模型进行指令微调 tokenization 如何构建？

与与训练的基本一致。
如果有针对某些特殊的字或者语言需要扩充语料库。可以使用保留字符，或者重新进行上面的【构建tokenization】任务

3.4 对预训练模型进行指令微调 模型 如何构建？

使用原有的模型，进行全参数微调。
也可以使用adapter的结构，将模型固定住，只训练少量参数
还可以使用prompt等其他的方式。不进行参数调整。只改变输入数据的信息

3.5 是否可以结合 其他库 使用？

可以
其它的一些就是结合一些库的使用了，比如：
deepspeed
transformers
peft中使用的lora
datasets加载数据
需要注意的是， 我们可以把数据拆分为很多小文件放在一个文件夹下，然后遍历文件夹里面的数据，用datasets加载数据并进行并行处理后保存到磁盘上。如果中间发现处理数据有问题的话要先删除掉保存的处理后的数据，再重新进行处理，否则的话就是直接加载保存的处理好的数据。
在SFT之后其实应该还有对齐这部分，就是对模型的输出进行规范，比如使用奖励模型+基于人类反馈的强化学习等，这里就不作展开了。