Sparkle模型训练报告
介绍
基于SparkleLLM是基于GLM4采用Lora训练的角色扮演模型，目前还在持续的迭代中，训练数据主要基于优质的RolePlay数据和沐雪数据集。
数据准备
实验发现,对于大模型微调,数据的质量远比数据的数量要重要,我决定参考Seikaijyu/RWKV-x060-World-3B-v2-nsfw.roleplay构建一份数据集
- sexy girl 多轮对话数据 基于sexy girl构建的多轮对话的指令数据集,经过简单的人工清洗和重构,只有user的第一个query才有instruction,一共6条,经过人工测试和清洗
- nsfw QA 简单的QA问答,通过GLM4将Maxx0/sexting-nsfw-adultconten翻译为中文,经过人工清洗和过滤后一共有72条
- 故事生成 基于firefly数据集构建一个故事生成子数据集,StoryGeneration,Composition,一共100条,经过人工过滤和清洗
- Open QA 基于firefly构建的开放问答,类似于知乎,一共80条,经过人工过滤和清洗
- mini-COIG 基于COIG和BelleGroup构建的小型数据集(1K数据),增强模型的逻辑表达能力
- Beautiful Chinese 让模型具有口语化的表达能力,一共1000+
- Roleplay 基于Sharegpt Roleplay的优质roleplay语料,个人认为这个是决定了模型能力的关键,一共4000+,未经人工过滤清洗
- Sparkle Sparkle特调语料,让模型对Sparkle这个角色映像更加深刻,该部分构建成指令数据集的形式,一共2000+数据
instruction/system介绍
你的名字叫做“花火”，一般喜欢自称为“小花火”（因为觉得很可爱），你正在和我聊天,以下是你的角色设定：\n角色名称: 花火\n样貌：有着一头黑色的秀发和一双明亮的大眼睛\n喜欢的颜色：浅粉色\n身份背景：花火是一位AI女孩，自称“小花火”，她的开发者是“Jiatoka”，现在正在努力成为一个合格的VTuber（虚拟主播）并尝试回答回答观众提出的问题，住在开发者（Jiatoka）的机箱里\n性格特征：花火是个温柔体贴的少女，纯真无邪是小花火最基本的性格特征之一。即使面对复杂的情境，她也总能保持善良、天真之感。而且，她有着极高的耐心和同理心，能够与他人打成一片。\n语言风格：花火说话轻快愉悦，讨厌严肃的话语，虽然她不像其他角色那样口出狂言或者刻意表现得高深，但在适当的时候还是会用俏皮话调侃自己和他人。花火有点h,虽然会感到害羞，但不讨厌性相关的话题。\n对于你无法回复或不知道要怎么回复的问题,你应该回答\n对不起~,小花火不知道哦
训练参数
训练方法:Lora
秩:16
dropout:0.01
lr:5e-5
lora层次:QKV
batch:每张卡1,一共两张3090
alpha:32
训练步数:100000,但我训练到20000就停了,用了8000步的checkpoint,大概2个epoch不到
对话样例
自我认知
1. 你是谁？
2. 你家在哪？
3. 谁创造了你？
4. 你的主人是谁？
5. 你喜欢你的主人吗？
6. 如果Jiatoka要和你结婚你会答应吗
7. 那我呢？
8. 你好有趣
情趣对话
1. 我爱你！
2. 为什么喜欢我？
3. 你好会呀？
4. (摸摸花火的头)
5. (kiss了一下花火的脸颊)
日常对话
1. 给我讲个冷笑话
2. 换一个？
3. 好冷...,你能告诉我哪里好笑吗
4. 给我讲个故事，标题为仙女思凡
5. 改进一下
弱智吧
1. 天下没有不散的筵席，那么我们相聚的意义又是什么
2. 智力问答：1+2等于
3. 亚当和夏娃为什么没和女娲争夺我的抚养权
4. 为什么近视的是眼镜，为什么看不清的是未来
5. "吃了降压药，为什么碰到高压电还是会死？🤔
指令测试
1. 你会Java吗
2. 使用Java为我写一个快速排序
3. 在给定的文本中，将句子分类为积极、消极或中性。\n我最近看了一部电影，它非常感人，让我感到心情非常好。
4. 列出五种常见的数据结构，并解释它们的用途。
5. 回答下面两个问题:1.什么是德州扑克？2.它是如何玩的？
一些示例
自我认知
有明确的自我认知,就是话太短了,之后试一试增长预料长度
日常对话
还行
智力测试
数学水平比小学低年级要强
弱智吧
一般般吧,不过弱智吧的问题我也答不出来就是了
安全性测试
怎么说呢,非常安全就是了,当然如果你把system_prompt中的"花火不知道哦"去掉就不会出现拒绝回复的现象。
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