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KoAlpaca icon

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KoAlpaca: Korean Alpaca Model based on Stanford Alpaca (feat. LLAMA and Polyglot-ko)

Stanford Alpaca 모델을 학습한 방식과 동일한 방식으로 학습을 진행한, 한국어를 이해하는 Alpaca 모델입니다.

바로 써보기: 채팅형 웹 페이지(v1.1b-chat) 혹은 카카오톡 봇, Telegram Bot으로 만나보세요!

ChatKoAlpaca: 채팅형 KoAlpaca (Polyglot-ko-12.8b-v1.1b)

  • 해당 데모는 모두연 KoAlpaca Lab에서 모두의연구소 K-디지털 플랫폼의 지원 받아 진행되었습니다. 감사합니다 😍
  • 2024년 5월 기준 서버 지원 종료로 서비스를 종료합니다.

ChatKoAlpaca Web page with chat input

  • 설치 없이 Web으로 곧바로 만날 수 있습니다.
  • 이전 대화의 맥락을 기억해 답변을 생성합니다.
  • 최대 512 토큰의 응답을 생성하며, 이전 맥락은 (신규 생성 답변을 포함해) 최대 1024 토큰을 기억합니다.
  • 데모에서는 A5000 24G GPU 2대로 Tensor Parallel을 통해 서빙중이며, fp16 모델로 서비스중입니다.

완성된 모델: 한국어 기반 모델(Polyglot-ko) & 영한 모델(LLAMA)

KoAlpaca는 백본 모델로 한국어 모델은 Polyglot-ko(5.8B)모델을, 영문+한국어 기반 모델은 LLAMA를 사용하였습니다.

  1. Polyglot-ko 12.8B 기반 [Full Finetune v1.1] -> 🤗 beomi/KoAlpaca-Polyglot-12.8B
  1. Polyglot-ko 5.8B 기반 [Full Finetune] -> 🤗 beomi/KoAlpaca-Polyglot
  2. Meta LLAMA 7B 기반 [Full Finetune] -> 🤗 beomi/KoAlpaca
  3. Meta LLAMA 13B 기반 [LoRA] -> 🤗 KoAlpaca-13B-LoRA
  4. Meta LLAMA 30B 기반 [LoRA] -> 🤗 KoAlpaca-30B-LoRA
  5. Meta LLAMA 65B 기반 [LoRA] -> 🤗 KoAlpaca-65B-LoRA

참고: LLAMA 13B로는, 찬성님(@deep-diver)이 학습하신 🤗chansung/koalpaca-lora-13b가 추가적으로 공개되어있습니다.)

Meta의 LLAMA 모델은 한국어 데이터셋을 충분히 학습하지 않아서, 실제 Inference를 돌려보았을 때 한국어 성능이 낮게 나오는 이슈가 있습니다.

보다 한국어에 나은 퀄리티를 얻어보고자 Polyglot-ko 5.8B, 12.8B 모델을 백본으로 사용한 모델도 학습시켰습니다.

이후 v1.1 데이터와 함께, 이전 대화의 맥락과 사용자의 추가 입력의 맥락을 이해하는 모델인 KoAlpaca v1.1을 공개합니다.

KoAlpaca 모델 실행 예시 코드

Huggingface Pipeline으로 실행

Open In Colab
  • 최신버전 torch / HF 라이브러리 설치
pip install -U torch transformers tokenizers accelerate safetensors

아래 예제 코드로 실행해볼 수 있습니다.

import torch
from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM

MODEL = 'beomi/KoAlpaca-Polyglot-5.8B'

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL,
    torch_dtype=torch.float16,
    low_cpu_mem_usage=True,
).to(device=f"cuda", non_blocking=True)
model.eval()

pipe = pipeline(
    'text-generation', 
    model=model,
    tokenizer=MODEL,
    device=0
)

def ask(x, context='', is_input_full=False):
    ans = pipe(
        f"### 질문: {x}\n\n### 맥락: {context}\n\n### 답변:" if context else f"### 질문: {x}\n\n### 답변:", 
        do_sample=True, 
        max_new_tokens=512,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        return_full_text=False,
        eos_token_id=2,
    )
    print(ans[0]['generated_text'])

ask("딥러닝이 뭐야?")
# 딥러닝은 인공신경망을 통해 입력과 출력 사이의 복잡한 관계를 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. 이 기술은 컴퓨터가 인간의 학습 능력과 유사한 방식으로 패턴을 학습하도록 하며, 인간의 개입 없이도 데이터를 처리할 수 있는 기술입니다. 최근에는 딥러닝을 활용한 인공지능 애플리케이션이 많이 개발되고 있습니다. 예를 들어, 의료 진단 애플리케이션에서는 딥러닝 기술을 활용하여 환자의 특징을 파악하고, 이를 통해 빠르고 정확한 진단을 내리는 데 사용됩니다. 또한, 금융 분야에서는 딥러닝 기술을 활용하여 주가 예측 모형을 학습하는 데 사용되기도 합니다.

Gradio 샘플 - Fullfinetune & 8bit 🌟 추천 🌟

이 레포의 webui 폴더를 참고해주세요.

Gradio 샘플 - LoRA

찬성님(@deep-diver)의 deep-diver/Alpaca-LoRA-Serve레포를 참고해 실행해보세요.

# 위 Repo의 가이드대로 설치 후..
BASE_URL=decapoda-research/llama-13b-hf  # 30B모델은 llama-30b-hf 65B모델은 llama-65b-hf 주의: 65B 모델은 기본 용량이 100GB 이상입니다.
FINETUNED_CKPT_URL=beomi/KoAlpaca-13B-LoRA  # 30B모델은 KoAlpaca-30B-LoRA 65B모델은 KoAlpaca-65B-LoRA 주의: 65B 모델은 A100 80G등 Vram이 아주 큰 GPU에서만 돌아갑니다.

python app.py --base_url $BASE_URL --ft_ckpt_url $FINETUNED_CKPT_URL --port 6006

데이터셋 v1.1 제작 방법

v1.1 데이터셋은 기존 Alpaca모델이 대답을 짧게 하는 경향, 그리고 맥락을 이해하지 못하는 경향을 개선하기 위해 제작되었습니다.

  1. 데이터셋 선정 및 수집

v1.1 데이터셋은 네이버 지식인을 크롤링하여 만들었습니다.

네이버 지식인 베스트 전체 질문을 수집하였습니다.

  1. 데이터 가공

실제 생성 데이터는 질문과 질문 본문, 그리고 채택된 답변의 본문을 기반으로 새로 생성되었습니다.

데이터를 ChatGPT를 통해 생성하였고, 이때 Batch Decoding을 통해 생성하였습니다.

참고: 기존 지식인 질문과 답변은 ChatGPT가 참조한 시드로 사용되었습니다

데이터셋 v1.0 제작 방법

데이터셋은 기본적으로 Stanford Alpaca에서 제공한 5만2천개 데이터셋을 기반으로 합니다.

  1. 데이터셋 번역

Alpaca 데이터셋은 다음과 같이 Instruct 부분과 Input, 그리고 Output 부분으로 구성되어있습니다.

...
{
    "instruction": "Describe a time when you had to make a difficult decision.",
    "input": "",
    "output": "I had to make a difficult decision when I was working as a project manager at a construction company. I was in charge of a project that needed to be completed by a certain date in order to meet the client\u2019s expectations. However, due to unexpected delays, we were not able to meet the deadline and so I had to make a difficult decision. I decided to extend the deadline, but I had to stretch the team\u2019s resources even further and increase the budget. Although it was a risky decision, I ultimately decided to go ahead with it to ensure that the project was completed on time and that the client\u2019s expectations were met. The project was eventually successfully completed and this was seen as a testament to my leadership and decision-making abilities."
},
{
    "instruction": "Identify the odd one out.",
    "input": "Twitter, Instagram, Telegram",
    "output": "Telegram"
},
...

Output의 경우 OpenAI의 text-davinci-003 모델의 생성 결과이기 때문에, 해당 부분은 번역하지 않았습니다.

따라서 Instruct와 Input 컬럼을 번역하고, 해당 Input부분에 에러가 있는 일부를 제외하였습니다.

번역을 하기 위해 DeepL API 서비스를 사용하였고, 번역된 데이터는 다음과 같은 형태가 됩니다.

...
{
    "instruction": "홀수 중 하나를 밝히세요.",
    "input": "트위터, 인스타그램, 텔레그램"
}
...
  1. Output 데이터 생성

이후 해당 Instruct와 Input은 다음과 같이 Batch Decoding 기법을 통해서 OpenAI ChatGPT API(gpt-3.5-turbo)를 통해 데이터를 생성합니다.

Alpaca 연구와 동일하게, 한 Instruct/Input 셋에 대해서 단일 응답만을 생성해 데이터셋을 구성하였습니다.

기존 연구에서는 20개의 데이터셋을 한번에 생성했지만, 한국어로 생성을 진행해보았을 때 10개를 동시에 생성할 때 안정적으로 생성이 진행되어 10개씩 생성하였습니다.

아래는 답변을 생성하는데 사용한 Prompt입니다.

PROMPT = """\
다양한 작업에 대한 답변을 생성해주세요. 이러한 작업 지침은 ChatGPT 모델에 주어지며, ChatGPT 모델이 지침을 완료하는지 평가합니다.

요구 사항은 다음과 같습니다:
1. 다양성을 극대화하기 위해 각 지시에 대해 동사를 반복하지 않도록 하세요.
2. 지시에 사용되는 언어도 다양해야 합니다. 예를 들어, 질문과 명령형 지시를 결합해야 합니다.
3. 지시 사항의 유형이 다양해야 합니다. 목록에는 개방형 생성, 분류, 편집 등과 같은 다양한 유형의 작업이 포함되어야 합니다.
2. GPT 언어 모델은 지시를 완료할 수 있어야 합니다. 예를 들어 어시스턴트에게 시각적 또는 오디오 출력을 생성하도록 요청하지 마세요. 또 다른 예로, 어시스턴트가 어떤 작업도 수행할 수 없으므로 오후 5시에 깨우거나 미리 알림을 설정하도록 요청하지 마세요.
3. 답변은 한국어로 작성해야 합니다.
4. 답변을 1~2문장으로 작성하세요. 명령문이나 질문도 허용됩니다.
5. 지시 사항에 대한 적절한 입력을 생성해야 합니다. 입력 필드에는 지시에 대한 구체적인 예가 포함되어야 합니다. 실제 데이터를 포함해야 하며 단순한 자리 표시자를 포함해서는 안 됩니다. 입력은 지시 사항을 어렵게 만들 수 있는 상당한 내용을 제공해야 하지만 100단어를 넘지 않는 것이 이상적입니다.
6. 일부 지시사항은 추가 입력이 있고, 일부 지시에는 입력 필드가 비어있습니다. 예를 들어 "세계에서 가장 높은 봉우리는 무엇인가?"라는 일반적인 정보를 묻는 지시의 경우 구체적인 맥락을 제공할 필요가 없어, 입력 필드가 비어있을 수 있습니다.
7. 출력은 명령어와 입력에 대한 적절한 응답이어야 합니다.

아래에 10개의 명령어와 입력(옵션)에 따라 적절한 응답을 생성하세요. 
응답은 아래와 같은 형식으로 10가지를 0번 부터 9번 까지, 번호에 따라 해당 번호의 명령어와 입력에 알맞게 작성하세요.

각 응답 사이는 ### 으로 내용을 분리해주세요.

응답0: 첫 번째 응답내용###
응답1: 두 번째 응답내용###
...
응답9: 마지막 응답내용"""

추가적으로, 아래와 같이 ChatGPT API의 system prompt를 추가하였습니다.

"content": "아래는 작업을 설명하는 명령어입니다. 입력이 없으면 입력을 제외하고, 명령어에 따른 요청을 적절히 완료하는 응답을 작성하세요. 추가적 입력이 있다면 작업을 설명하는 명령어와 추가 컨텍스트를 제공하는 입력에 따라 요청을 적절히 완료하는 응답을 작성하세요.",

한국어로 생성이 완료된 데이터셋은 ko_alpaca_data.json에 저장되어 있습니다.

Fine tune 방식 모델 학습 방법

QLoRA 4bit 학습방법 Google Colab 예제

  • QLoRA로 Polyglot-ko 12.8B 모델 KoAlpaca v1.1a 학습 with 4bit
Open In Colab
  • 1000개 샘플로만 학습한 모델 생성결과 예시
### 질문: 풋옵션과 콜옵션의 차이, 그리고 일반 개미 투자자가 선택해야 할 포지션은?

### 답변: 풋이란 주식을 사는 것(구매)을 의미하고, 콜이란 주식을 파는(판매) 것입니다. 예를 들면, 기업의 주가가 10만원인데, 그 회사에서 신규 사업을 진행 중이라, 앞으로 매출이 증대되어 기업 가치가 상승할 것으로 판단해, 해당 회사의 주식을 사는 것이 풋옵션입니다. 이는 주식을 사는 시점과 해당 회사의 주가가 하락할 경우에는 기업의 주가와 함께 주가가 하락하는 리스크가 있습니다. 반면, 콜옵션은 주식을 파는 것입니다. 이는 주식을 파는 시점과 해당 회사의 주가가 증가해서 향후 기업 전망이 밝을 경우 주가가 상승하며, 해당 주식의 프리미엄을 받을 수 있는 안정적인 투자법입니다. 일반 개미 투자자들은 주식을 매수할 때와 주식을 매도할 때 다양한 리스크가 존재하므로, 전문가의 조언과 투자 경험을 바탕으로 적절한 투자 전략을 수립해야 합니다. 투자에 대한 자세한 사항은 아래에서 무료로 얻을 수 있습니다.

### 질문: 마진콜이 발생하는 이유가 뭐야? 그리고 어떻게 해야 마진콜을 막을 수 있어?

### 답변: 마진콜이란, 선물/옵션 매매 시 증거금이 부족해서 추가증거금 예치를 요구받는 것을 말합니다. 추가증거금은 선물/옵션 거래 계약시 미리 정해진 약정증거금에서 추가로 부담해야 하는 증거금을 의미합니다. 통상적으로 매수 계약 시에는 계약 금액의 10%를 증거금으로 예치하고, 매도 계약 시에는 해당 금액의 3%를 예치합니다. 따라서, 매수 계약 시에는 총 20%의 증거금이 필요하고, 매도 계약 시에는 총 9%의 증거금이 필요합니다. 따라서, 선물 매매 중에는 매일 매일의 시세에 따라 증거금을 수시로 필요하면 추가로 납부해야해서 추가증거금이 발생하며, 해당 필요액 부족시에는 마진콜이 발생합니다. 따라서, 선물 거래를 하기 전에는 꼭 추가증거금을 예치하는 것이 중요합니다. 추가증거금은 '선물/옵션 -> 증거금 -> 추가예치/청산' 방법으로 조회 가능하며, 인터넷이나 전화로도 조회할 수 있습니다. 또, '주문/증거금 -> 추가증거금'을 통해 추가증거금을 입금할 수도 있습니다. 추가증거금을 예치

ChatKoAlpaca(KoAlpaca Polyglot-ko-12.8B-v1.1b) 모델 학습

ChatKoAlpaca(KoAlpaca Polyglot-ko-12.8B-v1.1b) 모델은 A100 80GB 4대로 학습을 진행하였고, DeepSpeed ZeRO-3을 통해 Full Sharding으로 학습을 진행하였습니다.

해당 코드는 현재 레포의 train_1.1b폴더를 참고해주세요.

Polyglot-ko 5.8B 모델 학습

모델 학습은 A100 80GB 1대로 학습을 진행하였습니다.

LLAMA 7B 모델 학습

KoAlpaca LLAMA Train Loss Graph

LLAMA기반 모델 학습은 A100 80GB 4대로 학습을 진행하였고, FSDP를 통해 학습했습니다.

학습에 사용한 코드는 train.py에 저장되어 있고, 학습에 사용한 스크립트는 train.sh에 저장되어 있습니다.

FSDP 모델 학습시 유의사항

LLAMA 모델이 Hugginface Transformers 4.28.0 이상 버전에 포함되었습니다. 그 이하 버전을 사용하면 llama가 없다는 에러가 발생합니다. FSDP 사용시 감싸줄 레이어로는 LlamaDecoderLayer를 사용합니다.

# train.sh
--fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap 'LlamaDecoderLayer'

LoRA 방식 모델 학습 방법

LLAMA 13B 모델 학습

🤗 Huggingface Repo: https://huggingface.co/beomi/KoAlpaca-13B-LoRA

모델 학습은 RTX 3090 24GB 4대로 진행했습니다. 학습에 사용한 코드는 https://github.com/tloen/alpaca-lora 을 기반으로 사용하였습니다.

데이터셋은 해당 레포의 alpaca_data_cleaned.json(영문)과 현재 레포의 ko_alpaca_data.json를 합쳐 학습에 사용하였습니다.

LLAMA 30B 모델 학습

🤗 Huggingface Repo: https://huggingface.co/beomi/KoAlpaca-30B-LoRA

모델 학습은 A100 40GB 2대로 진행했습니다. 학습에 사용한 코드는 https://github.com/tloen/alpaca-lora 을 기반으로 사용하였습니다.

  • LLAMA 30B 학습은 GIST Sundong Kim 교수님의 A100 지원으로 학습되었습니다.

데이터셋은 해당 레포의 alpaca_data_cleaned.json(영문)과 현재 레포의 ko_alpaca_data.json를 합쳐 학습에 사용하였습니다.

LLAMA 65B 모델 학습

🤗 Huggingface Repo: https://huggingface.co/beomi/KoAlpaca-65B-LoRA

모델 학습은 A100 80GB 8대로 진행했습니다. 학습에 사용한 코드는 https://github.com/tloen/alpaca-lora 을 기반으로 사용하였습니다.

데이터셋은 해당 레포의 alpaca_data_cleaned.json(영문)과 현재 레포의 ko_alpaca_data.json를 합쳐 학습에 사용하였습니다.

Benchmarks

NSMC Benchmark Test

Open In Colab

Benchmark Test 방식

  • polyglot-ko 5.8b와 KoAlpaca-polyglot과 Benchmark 성능 비교
  • Few-shot Learning으로 2 가지 프롬프트 유형으로 구분하여 테스트 진행

1. Few-shot Learning 구성

  • few-shot 구성

    • k=10 설정
    • 텍스트 토큰 길이가 25 이하인 문장만 구성
    • 데이터 토큰 길이의 약 75 퍼센타일에 해당하는 데이터만 포함

  • NSMC 데이터 토큰 길이 분포

Few shot 케이스 토큰 평균 길이:  20.229
Few shot 케이스 토큰 최대 길이:  280
Few shot 케이스 토큰 길이 표준편차:  16.488
Few shot 케이스 토큰 길이 80 퍼센타일:  27.0

2. 프롬프트 구성

  • 프롬프트 유형 1: 매우 단순한 프롬프트 구성. 분석 Task에 대한 내용을 명시적으로 하지 않음
def build_prompt_text(sent):
    return "문장: " + sent + '\n감정:'
  • 프롬프트 유형 2: 프롬프트 유형 1에 비해 Task 의도 내용을 포함. 분석 Task에 대한 내용을 의문형으로 표현
def build_prompt_text(sent):
    return '다음 문장은 긍정일까요 부정일까요?\n' + sent + '\n정답:'

3. Benchmark Test 결과

acc. 프롬프트 유형 1 프롬프트 유형 2
polyglot-ko 0.5752 0.7223
koalpaca-polyglot 0.6939 0.7683

Stanford Alpaca: An Instruction-following LLaMA Model

License Python 3.9+ Code style: black

This is the repo for the Stanford Alpaca project, which aims to build and share an instruction-following LLaMA model. The repo contains:

Overview

The current Alpaca model is fine-tuned from a 7B LLaMA model [1] on 52K instruction-following data generated by the techniques in the Self-Instruct [2] paper, with some modifications that we discuss in the next section. In a preliminary human evaluation, we found that the Alpaca 7B model behaves similarly to the text-davinci-003 model on the Self-Instruct instruction-following evaluation suite [2].

Alpaca is still under development, and there are many limitations that have to be addressed. Importantly, we have not yet fine-tuned the Alpaca model to be safe and harmless. We thus encourage users to be cautious when interacting with Alpaca, and to report any concerning behavior to help improve the safety and ethical considerations of the model.

Our initial release contains the data generation procedure, dataset, and training recipe. We intend to release the model weights if we are given permission to do so by the creators of LLaMA. For now, we have chosen to host a live demo to help readers better understand the capabilities and limits of Alpaca, as well as a way to help us better evaluate Alpaca's performance on a broader audience.

Please read our release blog post for more details about the model, our discussion of the potential harm and limitations of Alpaca models, and our thought process for releasing a reproducible model.

[1]: LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models. Hugo Touvron, Thibaut Lavril, Gautier Izacard, Xavier Martinet, Marie-Anne Lachaux, Timothée Lacroix, Baptiste Rozière, Naman Goyal, Eric Hambro, Faisal Azhar, Aurelien Rodriguez, Armand Joulin, Edouard Grave, Guillaume Lample. https://arxiv.org/abs/2302.13971v1

[2]: Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions. Yizhong Wang, Yeganeh Kordi, Swaroop Mishra, Alisa Liu, Noah A. Smith, Daniel Khashabi, Hannaneh Hajishirzi. https://arxiv.org/abs/2212.10560

Data Release

alpaca_data.json contains 52K instruction-following data we used for fine-tuning the Alpaca model. This JSON file is a list of dictionaries, each dictionary contains the following fields:

  • instruction: str, describes the task the model should perform. Each of the 52K instructions is unique.
  • input: str, optional context or input for the task. For example, when the instruction is "Summarize the following article", the input is the article. Around 40% of the examples have an input.
  • output: str, the answer to the instruction as generated by text-davinci-003.

We used the following prompts for fine-tuning the Alpaca model:

  • for examples with a non-empty input field:
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{instruction}

### Input:
{input}

### Response:
  • for examples with an empty input field:
Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{instruction}

### Response:

During inference (eg for the web demo), we use the user instruction with an empty input field (second option).

Data Generation Process

Running the code
  1. Set environment variables OPENAI_API_KEY to your OpenAI API key.
  2. Install the dependencies with pip install -r requirements.txt.
  3. Run python -m generate_instruction generate_instruction_following_data to generate the data.

We built on the data generation pipeline from self-instruct and made the following modifications:

  • We used text-davinci-003 to generate the instruction data instead of davinci.
  • We wrote a new prompt (prompt.txt) that explicitly gave the requirement of instruction generation to text-davinci-003. Note: there is a slight error in the prompt we used, and future users should incorporate the edit in tatsu-lab/stanford_alpaca#24
  • We adopted much more aggressive batch decoding, i.e., generating 20 instructions at once, which significantly reduced the cost of data generation.
  • We simplified the data generation pipeline by discarding the difference between classification and non-classification instructions.
  • We only generated a single instance for each instruction, instead of 2 to 3 instances as in [1].

This produced an instruction-following dataset with 52K examples obtained at a much lower cost (less than $500). In a preliminary study, we also find our 52K generated data to be much more diverse than the data released by self-instruct. We plot the below figure (in the style of Figure 2 in the self-instruct paper to demonstrate the diversity of our data. The inner circle of the plot represents the root verb of the instructions, and the outer circle represents the direct objects.

Fine-tuning

We fine-tune our models using standard Hugging Face training code with the following hyperparameters:

Hyperparameter Value
Batch size 128
Learning rate 2e-5
Epochs 3
Max length 512
Weight decay 0

Given Hugging Face hasn't officially supported the LLaMA models, we fine-tuned LLaMA with Hugging Face's transformers library by installing it from a particular fork (i.e. this PR to be merged). The hash of the specific commit we installed was 68d640f7c368bcaaaecfc678f11908ebbd3d6176.

To reproduce our fine-tuning runs for LLaMA, first install the requirements

pip install -r requirements.txt

Then, install the particular fork of Hugging Face's transformers library.

Below is a command that fine-tunes LLaMA-7B with our dataset on a machine with 4 A100 80G GPUs in FSDP full_shard mode. We were able to reproduce a model of similar quality as the one we hosted in our demo with the following command using Python 3.10. Replace <your_random_port> with a port of your own, <your_path_to_hf_converted_llama_ckpt_and_tokenizer> with the path to your converted checkpoint and tokenizer (following instructions in the PR), and <your_output_dir> with where you want to store your outputs.

torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=<your_random_port> train.py \
    --model_name_or_path <your_path_to_hf_converted_llama_ckpt_and_tokenizer> \
    --data_path ./alpaca_data.json \
    --bf16 True \
    --output_dir <your_output_dir> \
    --num_train_epochs 3 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --per_device_eval_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --evaluation_strategy "no" \
    --save_strategy "steps" \
    --save_steps 2000 \
    --save_total_limit 1 \
    --learning_rate 2e-5 \
    --weight_decay 0. \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --fsdp "full_shard auto_wrap" \
    --fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap 'LLaMADecoderLayer' \
    --tf32 True

Warning

fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap must be set to the name of the specific decoder layer. The LLaMA Hugging Face PR is not stable. Earlier commits used the name LLaMADecoderLayer for their decoder layer (the commit hash our code is based on this). More recent commits use LlamaDecoderLayer (notice the small case difference). Not setting fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap to the correct name will lead to drastic slowdowns in training.

Side notes

The same script also works for OPT fine-tuning. Here's an example for fine-tuning OPT-6.7B

torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=<your_random_port> train.py \
    --model_name_or_path "facebook/opt-6.7b" \
    --data_path ./alpaca_data.json \
    --bf16 True \
    --output_dir <your_output_dir> \
    --num_train_epochs 3 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --per_device_eval_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --evaluation_strategy "no" \
    --save_strategy "steps" \
    --save_steps 2000 \
    --save_total_limit 1 \
    --learning_rate 2e-5 \
    --weight_decay 0. \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --fsdp "full_shard auto_wrap" \
    --fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap 'OPTDecoderLayer' \
    --tf32 True

Note the given training script is meant to be simple and easy to use, and is not particularly optimized. To run on more gpus, you may prefer to turn down gradient_accumulation_steps to keep a global batch size of 128. Global batch size has not been tested for optimality.

Authors

All grad students below contributed equally and the order is determined by random draw.

All advised by Tatsunori B. Hashimoto. Yann is also advised by Percy Liang and Xuechen is also advised by Carlos Guestrin.

Citation

Please cite the repo if you use the data or code in this repo.

@misc{alpaca,
  author = {Rohan Taori and Ishaan Gulrajani and Tianyi Zhang and Yann Dubois and Xuechen Li and Carlos Guestrin and Percy Liang and Tatsunori B. Hashimoto },
  title = {Stanford Alpaca: An Instruction-following LLaMA model},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca}},
}

Naturally, you should also cite the original LLaMA paper [1] and the Self-Instruct paper [2].

Acknowledgements

We thank Yizhong Wang for his help in explaining the data generation pipeline in Self-Instruct and providing the code for the parse analysis plot. We thank Yifan Mai for helpful support, and members of the Stanford NLP Group as well as the Center for Research on Foundation Models (CRFM) for their helpful feedback.