metadata
license: apache-2.0
datasets:
- BelleGroup/train_2M_CN
- BelleGroup/train_3.5M_CN
- BelleGroup/train_1M_CN
- BelleGroup/train_0.5M_CN
- BelleGroup/school_math_0.25M
language:
- zh
GoGPT
基于中文指令数据微调BLOOM
训练第一轮足够了，后续第二轮和第三轮提升不大
- 🚀多样性指令数据
- 🚀筛选高质量中文数据
| 模型名字 | 参数量 | 模型地址 |
|---|---|---|
| gogpt-560m | 5.6亿参数 | 🤗golaxy/gogpt-560m |
| gogpt-3b | 30亿参数 | 🤗golaxy/gogpt-3b-bloom |
| gogpt-7b | 70亿参数 | 🤗golaxy/gogpt-7b-bloom |
测试效果
TODO
- 进行RLFH训练
- 后续加入中英平行语料
感谢
- @hz大佬-zero_nlp
- stanford_alpaca
- Belle数据 (base) [searchgpt@worker2 output-bloom-7b]$ cat README.md ^C (base) [searchgpt@worker2 output-bloom-7b]$ vim README.md (base) [searchgpt@worker2 output-bloom-7b]$ cat README.md
license: apache-2.0 datasets: - BelleGroup/train_2M_CN - BelleGroup/train_3.5M_CN - BelleGroup/train_1M_CN - BelleGroup/train_0.5M_CN - BelleGroup/school_math_0.25M language: - zh
GoGPT
基于中文指令数据微调BLOOM
训练第一轮足够了，后续第二轮和第三轮提升不大
- 🚀多样性指令数据
- 🚀筛选高质量中文数据
| 模型名字 | 参数量 | 模型地址 |
|---|---|---|
| gogpt-560m | 5.6亿参数 | 🤗golaxy/gogpt-560m |
| gogpt-3b | 30亿参数 | 🤗golaxy/gogpt-3b |
| gogpt-7b | 70亿参数 | 🤗golaxy/gogpt-7b |
测试效果
TODO
- 进行RLFH训练
- 后续加入中英平行语料
感谢
Open LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 38.61 |
| ARC (25-shot) | 44.62 |
| HellaSwag (10-shot) | 62.56 |
| MMLU (5-shot) | 33.81 |
| TruthfulQA (0-shot) | 40.61 |
| Winogrande (5-shot) | 62.9 |
| GSM8K (5-shot) | 0.0 |
| DROP (3-shot) | 25.77 |