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FT-Data-Ranker: 7B Model Track - Champion Solution

概览

本项目是在 "FT-Data-Ranker：大语言模型微调数据竞赛 - 7B模型赛道" 中，队伍 CTYUN-AI 的冠军方案。本方案描述了我们如何配置环境、处理数据、训练模型，并在比赛中取得第1名的成绩。

快速链接

步骤概述

  1. 数据处理：使用 data-juicer 工具处理英文和中文数据集。
  2. 第一阶段采样：生成 train_bloom-c4.json 文件。
  3. 构建摘要数据：生成 train_bloom-c4-temp.json 和 train_bloom-c4-all-summ.jsonl 文件。
  4. 第二阶段采样：生成 train_bloom-c4-qwen14b-1w-summ.json 文件。
  5. 模型训练：基于 DeepSpeed 训练脚本进行模型训练。
  6. 模型测试：在 80G A100 显卡上测试模型并提交结果。

详细步骤

代码执行： 1.使用data-juicer工具处理数据，具体参见环境配置指南

1.1按照竞赛官方指引配置环境，具体参见https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532158/customize405

1.2对于英文数据集，我们先后使用bloom-oscar.yaml和redpajama-c4-refine.yaml进行采样

cd FT-Data-Ranker-7b-code-model\code-data\competition_kit\data-juicer
python tools/process_data.py --config /data/bloom-oscar.yaml
python tools/process_data.py --config /data/redpajama-c4-refine.yaml

对于中文数据集，我们使用alpaca-cot-zh-refine.yaml进行采样

python tools/process_data.py /data/alpaca-cot-zh-refine.yaml

注意上述路径需要更改为正确的路径

2.第一阶段采样

cd FT-Data-Ranker-7b-code-model/code-data/competition_kit/lm-training
python get_train_dataset_7b_1stage.py

得到train_bloom-c4.json文件，其中中英文配比为0.65

3.构建摘要数据

cd FT-Data-Ranker-7b-code-model\code-data\competition_kit
python construct_data.py

得到train_bloom-c4-temp.json文件，构造格式为instruction、input、output

qwen-infer.py

得到train_bloom-c4-all-summ.jsonl文件

4.第二阶段采样

cd FT-Data-Ranker-7b-code-model/code-data/competition_kit/lm-training
python get_train_dataset_7b_1stage.py

此时的数据从三个文件中获得：【1.2】的英文数据结果，【1.2】的中文数据结果，【3】的摘要构造数据结果 最终结果为train_bloom-c4-qwen14b-1w-summ.json

5.训练 基于原提交指南的train_scripts/deepspeed_train_7b_lora.sh对train_bloom-c4-qwen14b-1w-summ.json进行训练，得到最终的模型FFT-Data-Ranker-7b-code-model/model/bloom-c4-qwen14b-1w-summ

6.测试 在80G的A100显卡上基于原提交指南中的competition_kit/lm-evaluation-harness/examples/challenge-7B-stage1.sh进行测试并提交结果