模型介绍
中文整理flan-t5-xxl-lora #
《在24gb显存下教育外国大模型》的示例模型和代码。包含环境Dockerfile，训练代码，生成代码，而且顺带一个QQ机器人示例
https://lxj616.github.io/jekyll/update/2023/03/10/finetune-flan-x5-xxl-under-24gb-vram.html
技术参数 ##
基础模型：flan-t5-xxl
数据集：《外交部发言人答记者问》
训练方式：bitsandbytes 8-bit + lora + peft
训练设备：单RTX 3090Ti (24GB VRAM)
训练参数：见代码
使用方式 ##
参见 train transformer.py 来进行训练
参见 inference peft.py 来进行生成
QQ机器人示例位于 qqbot example ，使用了nonebot2框架，不是一个完整的机器人项目
外交部发言人答记者问数据集 ##
qa translated clean train.jsonl : 训练集10000条问答，全部翻译成了英文
qa translated clean test.jsonl ：测试集忘了多少条，里面有http 500错误懒得修了，训练集没有
全部数据来自于网络公开的外交部发言人答记者问，都是公开给国外记者听的，应该完全符合审核的标准，没有任何不合规的内容，毕竟是官方自己公开说的
环境搭建 ##
建议使用Docker进行环境搭建，参见 docker build 文件夹下的Dockerfile
国内源都切换好了，国内不好下载的nltk数据给直接丢进去拷贝免下载了
效果示例 ##
在20230427经运营提醒已河蟹删除
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
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