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TextGen: Implementation of Text Generation models

📖 Introduction

TextGen实现了多种文本生成模型，包括：LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用。

🔥 News

[2023/11/02] v1.1.2版本: GPT模型支持了NEFTune给embedding加噪SFT训练方法，SFT中使用 --neft_alpha 参数启用 NEFTune，例如 --neft_alpha 5。详见Release-v1.1.2

[2023/09/05] v1.1.1版本: 支持多卡推理，推理速度加倍，调库textgen做batch推理，多卡推理更方便、快速。详见Release-v1.1.1

[2023/08/23] v1.1.0版本: 发布基于ShareGPT4数据集微调的中英文Vicuna-13B模型shibing624/vicuna-baichuan-13b-chat，和对应的LoRA模型shibing624/vicuna-baichuan-13b-chat-lora，支持多轮对话，评测效果有提升，详见Release-v1.1.0

[2023/08/02] v1.0.2版本: 新增支持ChatGLM2和LLaMA2模型的SFT微调训练，详见Release-v1.0.2

[2023/06/15] v1.0.0版本: 新增ChatGLM/LLaMA/Bloom模型的多轮对话微调训练，并发布医疗问诊LoRA模型shibing624/ziya-llama-13b-medical-lora。详见Release-v1.0.0

[2023/06/02] v0.2.7版本: 新增ChatGLM/LLaMA/Bloom模型的SFT微调训练，并发布适用于通用对话和中文纠错的LoRA模型。详见Release-v0.2.7

😊 Feature

• GPT：本项目基于PyTorch实现了 ChatGLM-6B 1,2,3 / Baichuan 1,2 / LLaMA 1,2 / BLOOM / Mistral / QWen 等GPT模型LoRA微调训练和预测，可以用于对话生成任务和领域微调训练
• UDA/EDA：本项目实现了UDA(非核心词替换)、EDA和Back Translation(回译)算法，基于TF-IDF将句子中部分不重要词替换为同义词，随机词插入、删除、替换等方法，产生新的文本，实现了文本扩增
• Seq2Seq：本项目基于PyTorch实现了Seq2Seq、ConvSeq2Seq、BART模型的训练和预测，可以用于文本翻译、对话生成、摘要生成等文本生成任务
• T5：本项目基于PyTorch实现了T5和CopyT5模型训练和预测，可以用于文本翻译、对话生成、对联生成、文案撰写等文本生成任务
• GPT2：本项目基于PyTorch实现了GTP2模型训练和预测，可以用于文章生成、对联生成等文本生成任务
• SongNet：本项目基于PyTorch实现了SongNet模型训练和预测，可以用于规范格式的诗词、歌词等文本生成任务
• TGLS：本项目实现了TGLS无监督相似文本生成模型，是一种“先搜索后学习”的文本生成方法，通过反复迭代学习候选集，最终模型能生成类似候选集的高质量相似文本

Release Models

release基于textgen训练的中文模型，模型已经release到HuggingFace models，指定模型名称textgen会自动下载模型，可直接使用。

Evaluation