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4.品质ECO、程源ECR、软件PEN、流流程PCN、程源MPL、软件最新金色版萝卜影视源码SOP是流流程由那些英文组成的,具体指什么意思...
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鸿蒙系统与安卓系统同等级别,二者均基于L内核,程源开源信息表明,软件6月1日已公开全部源代码供下载使用。流流程
内核结构方面,程源LiteOS专为小型设备设计,软件当前L内核作为过渡使用。流流程一旦L内核成功转变为LiteOS,程源鸿蒙系统将实现全面升级。软件
至于安卓系统,其过渡阶段依赖大量基于L内核的应用程序。未来,鸿蒙系统将致力于构建完善自身生态系统,逐步淘汰同样基于L内核的安卓系统及其衍生产品,实现自身的全面替代。
废墟图书馆安吉拉模型来啦!makeblock源码研究附详细微调思路和体验地址
项目介绍
本项目是书生·浦语大模型实战营的一个大作业,旨在使用大模型微调技术实现角色扮演。目前项目已迭代第一个版本,实现了利用《废墟图书馆》对话语料微调模型,从而对角色“安吉拉”进行角色扮演,在对话风格上模仿的十分贴合人物。
更多示例见github仓库主页。已开源模型权重和Demo体验地址。项目基于书生·浦语全工具链进行开发,并在internstudio平台完成微调,具体可参考如下流程图,可以作为微调任意游戏角色的一个SOP。
角色语料搜集
游戏这种载体在搜集语料上有天然的优势。最开始搜集数据有想过对《废墟图书馆》进行解包,后面发现Wiki已经有大神把所有剧情对话都整理好了,简直感动。首先观察Wiki,可以发现每个对应一个剧情对话超链接,链接对应一个剧情场景。点进去并查看网页源码可以发现对话是包含在div中嵌套的span块里的文本,针对这些组织形式写出对应的源码代取快递爬虫语句即可(也可以交给GPT4)。其他游戏的Wiki应该也是相似的(例如原神、明日方舟等),因此可以总结出以下SOP:根据以上逻辑,代码如下(完整代码见github仓库)。由于以前做经济实证收集数据对Xpath比较熟所以使用该方法,也可以换成bs4或是其他解析库。
数据格式统一
这块就怎么方便怎么来,只要体现是“什么角色说了什么话”,因此存为表格型数据是比较理想的,也方便加入更多字段(例如命运石之门这种时间跳跃的作品,可能需要加入一个世界线字段)。对于小规模数据可以直接存CSV文件,如果数据量过大(比如上千了)可以考虑使用sqlite、MySQL这类数据库进行管理,最后只要方便存取即可。
构建数据集
在构建微调数据集这块,借鉴了凉宫春日计划[1]和一位国外教授实现自己数字分身的案例[2],主要思路为寻找安吉拉两次对话之间的内容,拼接为一个大 Input。[3]但若是安吉拉第一次出现,则将前面 n 条语料拼接(n过大会被去除,资金席位源码避免超出token数)。例如:拼接为:优点:缺点:对于如何切分多轮对话:需要寻找话题的断开点,可以使用gpt(但个人感觉难度很大)或者人工筛选。但就目前来说,单轮模式已经可以很好的学到人物的说话风格。数据量需要多少:根据LIMA: Less Is More for Alignment[4]中的结论,高质量的条左右的数据就能达到不错的效果,本项目目前使用条对话数据进行微调。
算力平台与环境配置
一般云服务器是带有torch、transformers等库的,其他环境配置可以参考xtuner[5]仓库给出的教程。
模型选型
现在大模型层出不穷,对于如何选择用于微调角色扮演的模型,个人认为有两种思路(假设已经根据算力资源选择了对应的参数量):
大模型中文榜单
可以根据文本生成相关的参数,在HuggingFace LLM Leaderboard[6]这类评测结果榜单上搜索模型。当然这里推荐一个国内的模型评测网站OpenCompass[7],可以直观看出各种模型的评测结果。
业界口碑
当然有时也不能迷信榜单,因为不排除模型可能针对榜单进行过优化。这时候就可以搜索对应模型,查看相关从业者在业务上对各种模型的源码查找图片评价,并且越火的模型对应的教程也越多,有效避免踩坑!
模型下载
2. 对于国外服务器,HuggingFace是最佳选择,感受风一般的下载速度吧!
模型微调
如何微调模型以及微调一个多大的模型取决于持有的算力资源。1.8B模型可以全量微调,7B模型往上可以使用QLoRA。这块微调可以使用xtuner,主要思路如下:
模型部署与量化
先总结一下,到目前为止,我们已经有了微调后的模型,该模型已经相当于从HuggingFace上直接下载好的模型了,随后就可以使用HuggingFace的AutoModel系列读取并进行chat。当然这里也可以使用LMDeploy的模型部署服务,其支持开箱即用的命令行对话、Gradio Demo展示和Api服务,思路主要如下:其会在同路径下生成一个workspace 文件夹,随后就可以直接进行对话了。命令行对话:lmdeploy chat turbomind ./workspaceGradio Demo:lmdeploy serve gradio ./workspace API服务:
关于模型量化,之前尝试对7B模型进行int4量化,效果非常不理想,基本是在胡言乱语。或许是对更大参数量如B模型进行量化,效果才会更好。
关于部署和量化,具体可以见我之前写的笔记:
模型评测
角色扮演的要求自然是要贴合角色表现,不能ooc,下面给出几种参考的评测自己微调后的模型表现方法:
人工评测:拿给熟悉该人物或作品的人试试,聊几轮就知道像不像(最直接的方法)
大模型评测:例如在RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models[]这篇论文中,作者使用了GPT模型来评测不同模型的表现,参考prompt如下
论文指标评测:目前也有一些研究角色扮演的论文,里面的实验阶段会提出一些参考评测指标。例如在论文CharacterGLM: Customizing Chinese Conversational AI Characters with Large Language Models []中,就提出了以下指标
不足之处
1. 客观事实不清晰:由于只使用了对话记录进行微调,模型欠缺对整体世界观、人际关系网的把握(L公司即脑叶公司,是安吉拉以前工作的地方)
2. 模型幻觉依然存在,虽然大部分时候不会出现严重幻觉,但模型对实体的认知还是有一定问题
3. 多轮对话能力不足:主要源于构建数据集时仅考虑了单轮对话,没有加入一定的多轮对话数据,理想的话应该是1:1左右的比例?
项目前瞻
1. 加入RAG:针对缺乏客观事实,可以考虑将Wiki内容和设定集内容作为知识库,在每次对话时进行一次检索,保证模型不会出现一问三不知的情况。
2. 加入配音:《废墟图书馆》原作中每个角色是有配音的(韩语),其中安吉拉的配音为李多恩[]老师(配过崩铁的佩拉),可以考虑使用其游戏语音训练一个text2video模型,增加角色扮演的沉浸感
3. 变为跑团,多角色聊天:针对安吉拉的角色扮演SOP也同样适用其他模型,后续可以考虑做成一个pipeline把其他角色也微调好,最后做成一个聊天室的架构。当前考虑聊天室结构如下,若采用RAG+system_prompt的zero-shot角色扮演,则可以只用一个大模型,则可使用一个统一的类管理所有的对话记录,每次集成之前的n个角色对话作为prompt,并将对应的system_prompt和history发给第n+1个人物。
但针对需要微调的模型,只能对每个角色加载对应的模型,这样n个角色(不包括自己)的聊天室需要消耗加载n个模型的显存。考虑算力约束,或许得用1.8B模型代替7B模型。
最后
很高兴书生·浦语团队丰富的教学文档和友善的团队,让大家能够实现各种各样的角色扮演计划。作为从年一直看Project Moon成长到现在的月计人,看到模型效果时实在是有一种由衷的感动。如果你喜欢本项目可以来Github点一个star哦,当然目前国内也有不少优秀的角色扮演项目,例如“凉宫春日计划”就做的相当厉害。本篇也是开学伊始对寒假末尾做的一些事情的总结,也希望在新学期也能坚持下去吧。
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å°±å¯ä»¥ä½¿ç¨ã.MCN(Multi-ChannelNetwork)å³å¤é¢éç½ç»ï¼æ¯ä¸ç§æ°çç½çº¢ç»æµè¿ä½æ¨¡å¼ãè¿ç§æ¨¡å¼å°ä¸åç±»ååå 容çPGCï¼ä¸ä¸ç产å 容ï¼èåèµ·æ¥ï¼å¨èµæ¬çæåæ¯æä¸ï¼ä¿éå 容çæç»è¾åºï¼ä»èæç»å®ç°åä¸ç稳å®åç°ãå½ä¸å¤ä¸ºææåµåç½ç»çº¢äººãKOLãIP形象ï¼å¹¶ä¸ä¸ºå ¶è®¾è®¡åå±è·¯çº¿ï¼æç»è¿è¡è½å°åç°ã.PVï¼pageviewï¼å³é¡µé¢æµè§éï¼é常æ¯è¡¡éä¸ä¸ªç½ç»æ°é»é¢éæç½ç«çè³ä¸æ¡ç½ç»æ°é»ç主è¦ææ ä¹ä¸ã.UVï¼UniqueVisitorï¼å³å¯ä¸è®¿é®éï¼æ¯æ访é®æ个ç«ç¹æè ç¹å»ææ¡æ°é»çä¸åIPå°åç人æ°ã.SEMï¼SearchEngineMarketingï¼æç´¢å¼æè¥éï¼æ¯ä¸ç§ç½ç»è¥éå½¢å¼ï¼æ¯å ¨é¢ä¸ææå°å©ç¨æç´¢å¼æè¿è¡ç½ç»è¥éåæ¨å¹¿ã.seoï¼SearchEngineOptimizationï¼å©ç¨æç´¢å¼æçè§åæé«ç½ç«å¨æå ³æç´¢å¼æå çèªç¶æåï¼æç´¢å¼æä¼ååçè¶å¥½ï¼ç½é¡µæåè¶é«ã.SMOï¼SocialMediaOptimizationï¼ç¤¾ä¼ååªä½ä¼åï¼éè¿ç¤¾ä¼ååªä½ï¼å¨çº¿ç»ç»å社交ç½ç«è·å¾å ¬å ±ä¼ æçä¸æ´å¥æ¹æ¡ã.KPIï¼KeyPerformanceIndicator)å ³é®ç»©æææ æ³ï¼æ¯ä¼ä¸ç»©æèæ ¸çæ¹æ³ä¹ä¸ï¼å ¶ç¹ç¹æ¯èæ ¸ææ å´ç»å ³é®ææé¢åè¿è¡éåã.OKRï¼ObjectivesandKeyResultsï¼å³ç®æ ä¸å ³é®æææ³ï¼æ¯ä¸å¥æç¡®åè·è¸ªç®æ åå ¶å®ææ åµç管çå·¥å ·åæ¹æ³ï¼éè¿Oï¼Objectivesç®æ ï¼æ¥è¿è¡æååºKRï¼KeyResultså ³é®ç»æï¼ï¼ä¸ä¸çº§çOæ¯ä¸ä¸çº§çKRï¼æç»ä¿è¯å¤§å®¶ç®æ æ¹åçç»ä¸ã.UGC(UserGeneratedContent)ç¨æ·çæå 容,å³ç¨æ·å°èªå·±ååçå 容éè¿äºèç½å¹³å°è¿è¡å±ç¤ºæè æä¾ç»å ¶ä»ç¨æ·ãç¥ä¹å¯ä»¥è¯´æ¯æå ¸åçUGCå¹³å°ä¹ä¸ï¼å 容ç±ç¨æ·åé ï¼èéå¹³å°ä¸ºç¨æ·åé ã.PGC(Professionally-generatedContent)ä¸å®¶åé å 容ï¼ç¨æ¥æ³æå 容个æ§åãè§è§å¤å åãä¼ ææ°ä¸»åã社ä¼å ³ç³»èæåã.LBSï¼LocationBasedServicesï¼åºäºä½ç½®çæå¡ï¼æ¯å©ç¨åç±»åçå®ä½ææ¯æ¥è·åå®ä½è®¾å¤å½åçæå¨ä½ç½®ï¼éè¿ç§»å¨äºèç½åå®ä½è®¾å¤æä¾ä¿¡æ¯èµæºååºç¡æå¡ã.MOT(MomentofTruthsï¼MOTæ¯ä¸ä¸ªå ³é®ææ ,æ¯å¯¹å®¢æ·å¯¼åçå ·ä½è¡¡éï¼å 为对客æ·èè¨ï¼ä»åªä¼è®°ä½é£äºå ³é®æ¶å»ï¼ç¨æ¥å¸®å©ä¼ä¸è½å®ä»¥ç¨æ·ä¸ºä¸å¿çç念ãè¿æ¬¡å å享å°è¿éï¼ä¸æ¬¡æ´æ°ç»§ç»è¡¥å ã/å®ãè¶ çº§ç¨æ·å¢é¿ãä½è ï¼ä¸æ³¨å®¢æ·ç»è¥ï¼å©åä¼ä¸å¢é¿ã
品质ECO、ECR、PEN、PCN、MPL、SOP是由那些英文组成的,具体指什么意思...
1. ECO:工程变更命令(Engineer Change Order),是指在工程实施过程中,当发现工程资料存在问题时,由工程部门发出的变更指令。
2. ECR:工程变更请求(Engineer Change Request),是指在工程实施过程中,当生产部门等发现工程资料存在问题时,向工程部门提出的资料变更请求。一旦工程部门同意,将发出ECO以确认变更。
3. PEN:专业人士(Professional Executive Network),指的是一个由专业人士组成的网络。
4. PCN:工艺变更通知(Process Change Notification),涉及工艺的变更,并通知相关方面。
5. MPL:Mozilla Public License,是一种软件许可证,由Netscape的Mozilla小组于年初为其开源软件项目设计。MPL许可证旨在平衡开发者对源代码的需求和他们通过源代码获得的利益。
6. SOP:标准作业指导书(Standard Operation Procedure),是一份详细说明企业内部操作流程的文件,用于指导员工的标准操作,确保工作质量。
品质管理(Quality Management)涉及科学技术内在信息状态的定型,包括人力、人才、产品、服务等企业要素。通过科学技术手段提升内在科技含量,并进行信息化披露,以接受质量标准的评估。具体来说,产品品质是指产品固有的特性,这些特性能够满足客户的需求。
品质管理方法包括:
1. 掌握5M1E品质变异要素。
2. 运用QC-STORY解决品质问题。
3. 应用SQC统计技术。
4. 使用QC七大手法。
5. 其他常用品质管理方法,如实验计划、抽样计划、SPC统计制程管制、APQP先期质量策划等。