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license: apache-2.0
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language:
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- zh
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pipeline_tag: text-generation
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Llama-zh-base is an open-source project that offers a complete training pipeline for building Chinese large language models, ranging from dataset preparation to tokenization, pre-training, prompt tuning, and the reinforcement learning technique RLHF.
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This is the Llama-zh-base model trained from scratch using the Chinese pretrain corpus in this project.The amount of parameters is about 0.8B.
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使用120G中文语料重头开始预训练的Llama模型，旨在提供可用的中小型基础模型。重新构建了embedding层和tokenizer。目前未经过指令微调。参数量约为0.8B左右。
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项目github link [Repo Links](https://github.com/enze5088/Chatterbox/blob/main/docs/model/llama-zh-base.md)
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## 简介
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LLama-zh-base模型是基于目前llama系列的模型架构，从头重新预训练的LLama模型。
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由于llama原模型本身并未在中文语料上单独训练，词表中也并未包括太多的中文字符。
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本项目重新构建了Llama的分词工具与词表。并重新初始化了对应的模型，在中文领域上的持续预训练。
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## 模型内容
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Chatterbox-Llama-zh系列
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| 模型名称 | 模型大小 | 链接 |
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| ------------------------ | -------- | ----------------------------------------------------------- |
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| Chatterbox-Llama-zh-base | 0.8B | https://huggingface.co/TurboPascal/Chatterbox-LLaMA-zh-base |
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| Chatterbox-Llama-zh-2b6 | 2B6 | Coming soon |
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Notes:
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1. 本模型没有使用原LLaMA的权重，因此无需顾虑LLama权重协议的问题。
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## 数据
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预训练阶段使用开源数据与本项目爬取的部分数据。共使用约33G中文预训练数据、MC4-zh、Code数据集。清洗后筛选共120G左右数据训练1 epoch，初始学习率1e-4。未经过指令微调。
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### 中文预训练数据
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- 新浪新闻数据（SinaNews），220万条新闻文档数据
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- 人民日报数据（People's Daily Datasets），148万条人民日报数据。
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- [维基百科(wiki2019zh)，100万个结构良好的中文词条](https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus)
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- [新闻语料(news2016zh)，250万篇新闻，含关键词、描述](https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus)
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- [社区问答json版(webtext2019zh)，410万个高质量社区问答](https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus)
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- [THUCNews数据(THUCNews) ，74万篇新闻文档（2.19 GB）](http://thuctc.thunlp.org/#%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86THUCNews)
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- [评论数据-语料 （comments2019zh_corpus），240万条评论数据](https://github.com/CLUEbenchmark/CLUECorpus2020)
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- [社区互动-语料 （webText2019zh_corpus），310W条社区互动数据](https://github.com/CLUEbenchmark/CLUECorpus2020)
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- [科学文献数据（CSL）, 约40W篇中文核心期刊文献摘要](https://github.com/ydli-ai/CSL)
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- [Belle数据集](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_2M_CN)
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