Oumuamua-7b-instruct-v2-RP
nitky/Oumuamua-7b-instruct-v2をロールプレイ用にLoRAでファインチューニングしたモデルです。
プロンプトフォーマット
以下のようなchat templateを利用してください。（Alpacaの改変版）
{ロールプレイの指示、世界観・あらすじの説明、キャラの設定など}
### 入力:
こんにちは。
### 応答:
こんにちは！</s>
### 入力:
今日はいい天気ですね。
### 応答:
また、マルチターンの対話を行う場合、各ターンのアシスタントの応答の末尾にeos tokenを必ずつけてください。
学習の設定
RunpodでGPUサーバを借り、A6000x4で学習を行いました。学習データをクオリティの高いものと低いものに2分し、2段階に分けて学習しています。
1回目の学習
まず、比較的クオリティの低いデータセットで1回学習を行いました。 利用データセットは以下の通りです。
学習パラメータは以下の通りです。
- lora_r: 128
- lisa_alpha: 256
- lora_dropout: 0.05
- lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj", "lm_head"]
- learning_rate: 2e-5
- num_train_epochs: 1 epoch
- batch_size: 32
- max_seq_length: 4096
2回目の学習
次に、クオリティの高いデータセットで学習を行いました。この2回目の学習は、completion onlyな学習ではなく、instruction部分もloss計算に入れる手法を取り入れています。また、事前学習で使われるようなinstruction形式ではないデータセットも全体の20%程度混ぜています。 利用データセットは以下の通りです。
- Aratako/Rosebleu-1on1-Dialogues-RP
- Aratako/LimaRP-augmented-ja-karakuri
- Aratako/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed_ja
- grimulkan/LimaRP-augmented
- SicariusSicariiStuff/Bluemoon_Top50MB_Sorted_Fixed
- 事前学習用データ（instruction形式になっていないもの）
学習パラメータは以下の通りです。
- lora_r: 128
- lisa_alpha: 256
- lora_dropout: 0.05
- lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj", "lm_head"]
- learning_rate: 2e-5
- num_train_epochs: 3 epochs
- batch_size: 32
- max_seq_length: 4096