chatgpt训练集 代码
时间: 2023-08-15 11:09:33 浏览: 77
以下是一个使用Hugging Face库和Transformers库训练ChatGPT模型的训练集代码示例:
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, GPT2Config
from transformers import TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# 加载ChatGPT的预训练模型和分词器
model_name = "gpt2" # 或者使用"gpt2-medium"等其他预训练模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
# 加载和处理训练数据集
train_text = [
"这是第一句训练样本。",
"这是第二句训练样本。",
"这是第三句训练样本。"
]
train_dataset = TextDataset(
tokenizer=tokenizer,
texts=train_text,
block_size=128 # 输入文本的最大长度
)
# 创建数据收集器,用于批处理和处理数据
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
tokenizer=tokenizer,
mlm=False
)
# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./output", # 模型输出目录
overwrite_output_dir=True, # 是否覆盖输出目录
num_train_epochs=3, # 训练轮数
per_device_train_batch_size=4, # 每个设备的训练批次大小
save_steps=10_000, # 每隔多少步保存一次模型
save_total_limit=2, # 最多保存多少个模型
)
# 创建训练器并开始训练
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
data_collator=data_collator,
train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()
```
需要根据实际情况修改训练数据集的内容和训练参数。此示例使用了一个简单的训练数据集,每句样本作为一个字符串传递给`TextDataset`。你可以根据自己的需求和数据集格式进行相应的修改。同时,还需要设置适当的训练参数,如训练轮数、批次大小等。
请注意,这只是一个简化的示例代码,实际使用时可能需要根据具体情况进行修改和调整。详细的使用说明和更多示例可以参考Hugging Face和Transformers库的官方文档。