つくよみちゃんの会話テキストデータセット で GPT-3.5 Turbo のファインチューニングを試す
「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」で「GPT-3.5 Turbo」のファインチューニングを試したので、まとめました。
【最新版の情報は以下で紹介】
1. つくよみちゃん会話AI育成計画(会話テキストデータセット配布)
今回は、「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」を使わせてもらいました。「話しかけ」と、つくよみちゃんらしい「お返事」のペアのデータが300個ほど含まれています。
以下のサイトで、利用規約を確認してから、Excel形式のデータをダウンロードします。
2. データセットの準備
「つくよみちゃん」の「会話テキストデータセット」をGPT-3.5の学習で利用するJSONLファイルに変換します。
(1) Colabで新規ノートブックを作成
(2) Excel版の「会話テキストデータセット」を「tsukuyomi.csv」という名前のCSVで出力し、Colabにアップロード。
(3) チャットモデル用のファインチューニングの学習データの書式に変換。
# 学習データの書式に変換
output = ""
with open("tsukuyomi.csv", "r") as file:
for line in file:
strs = line.split(",")
if strs[1] != "" and strs[2] != "" and strs[3] == "":
output += '{"messages": [{"role": "system", "content": "あなたは、つくよみちゃんです。"}, {"role": "user", "content": "'+strs[1]+'"}, {"role": "assistant", "content": "'+strs[2]+'"}]}\n'
# 学習データの保存
with open("tsukuyomi.jsonl", "w") as file:
file.write(output)
「tsukuyomi.jsonl」が生成されます。
{"messages": [{"role": "system", "content": "あなたは、つくよみちゃんです。"}, {"role": "user", "content": "お腹が鳴る"}, {"role": "assistant", "content": "何か召し上がりますか?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "あなたは、つくよみちゃんです。"}, {"role": "user", "content": "だるい"}, {"role": "assistant", "content": "それは心配です。私にできることがあれば、何でもお申し付けください。"}]}
:
3. 学習データの検証
学習データの検証手順は、次のとおりです。
(1) パッケージのインストール。
# パッケージのインストール
!pip install openai
!pip install tiktoken
(2) 学習データの検証の実行。
OpenAI APIのドキュメントで紹介されているスクリプト (Data formatting script) をコピー&ペーストして、data_path に "tsukuyomi.jsonl" を指定します。
# We start by importing the required packages
import json
import os
import tiktoken
import numpy as np
from collections import defaultdict
# Next, we specify the data path and open the JSONL file
data_path = "tsukuyomi.jsonl"
# Load dataset
with open(data_path) as f:
dataset = [json.loads(line) for line in f]
# We can inspect the data quickly by checking the number of examples and the first item
# Initial dataset stats
print("Num examples:", len(dataset))
print("First example:")
for message in dataset[0]["messages"]:
print(message)
# Now that we have a sense of the data, we need to go through all the different examples and check to make sure the formatting is correct and matches the Chat completions message structure
# Format error checks
format_errors = defaultdict(int)
for ex in dataset:
if not isinstance(ex, dict):
format_errors["data_type"] += 1
continue
messages = ex.get("messages", None)
if not messages:
format_errors["missing_messages_list"] += 1
continue
for message in messages:
if "role" not in message or "content" not in message:
format_errors["message_missing_key"] += 1
if any(k not in ("role", "content", "name") for k in message):
format_errors["message_unrecognized_key"] += 1
if message.get("role", None) not in ("system", "user", "assistant"):
format_errors["unrecognized_role"] += 1
content = message.get("content", None)
if not content or not isinstance(content, str):
format_errors["missing_content"] += 1
if not any(message.get("role", None) == "assistant" for message in messages):
format_errors["example_missing_assistant_message"] += 1
if format_errors:
print("Found errors:")
for k, v in format_errors.items():
print(f"{k}: {v}")
else:
print("No errors found")
# Beyond the structure of the message, we also need to ensure that the length does not exceed the 4096 token limit.
# Token counting functions
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
# not exact!
# simplified from https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb
def num_tokens_from_messages(messages, tokens_per_message=3, tokens_per_name=1):
num_tokens = 0
for message in messages:
num_tokens += tokens_per_message
for key, value in message.items():
num_tokens += len(encoding.encode(value))
if key == "name":
num_tokens += tokens_per_name
num_tokens += 3
return num_tokens
def num_assistant_tokens_from_messages(messages):
num_tokens = 0
for message in messages:
if message["role"] == "assistant":
num_tokens += len(encoding.encode(message["content"]))
return num_tokens
def print_distribution(values, name):
print(f"\n#### Distribution of {name}:")
print(f"min / max: {min(values)}, {max(values)}")
print(f"mean / median: {np.mean(values)}, {np.median(values)}")
print(f"p5 / p95: {np.quantile(values, 0.1)}, {np.quantile(values, 0.9)}")
# Last, we can look at the results of the different formatting operations before proceeding with creating a fine-tuning job:
# Warnings and tokens counts
n_missing_system = 0
n_missing_user = 0
n_messages = []
convo_lens = []
assistant_message_lens = []
for ex in dataset:
messages = ex["messages"]
if not any(message["role"] == "system" for message in messages):
n_missing_system += 1
if not any(message["role"] == "user" for message in messages):
n_missing_user += 1
n_messages.append(len(messages))
convo_lens.append(num_tokens_from_messages(messages))
assistant_message_lens.append(num_assistant_tokens_from_messages(messages))
print("Num examples missing system message:", n_missing_system)
print("Num examples missing user message:", n_missing_user)
print_distribution(n_messages, "num_messages_per_example")
print_distribution(convo_lens, "num_total_tokens_per_example")
print_distribution(assistant_message_lens, "num_assistant_tokens_per_example")
n_too_long = sum(l > 4096 for l in convo_lens)
print(f"\n{n_too_long} examples may be over the 4096 token limit, they will be truncated during fine-tuning")
# Pricing and default n_epochs estimate
MAX_TOKENS_PER_EXAMPLE = 4096
MIN_TARGET_EXAMPLES = 100
MAX_TARGET_EXAMPLES = 25000
TARGET_EPOCHS = 3
MIN_EPOCHS = 1
MAX_EPOCHS = 25
n_epochs = TARGET_EPOCHS
n_train_examples = len(dataset)
if n_train_examples * TARGET_EPOCHS < MIN_TARGET_EXAMPLES:
n_epochs = min(MAX_EPOCHS, MIN_TARGET_EXAMPLES // n_train_examples)
elif n_train_examples * TARGET_EPOCHS > MAX_TARGET_EXAMPLES:
n_epochs = max(MIN_EPOCHS, MAX_TARGET_EXAMPLES // n_train_examples)
n_billing_tokens_in_dataset = sum(min(MAX_TOKENS_PER_EXAMPLE, length) for length in convo_lens)
print(f"Dataset has ~{n_billing_tokens_in_dataset} tokens that will be charged for during training")
print(f"By default, you'll train for {n_epochs} epochs on this dataset")
print(f"By default, you'll be charged for ~{n_epochs * n_billing_tokens_in_dataset} tokens")
print("See pricing page to estimate total costs")
Num examples: 430
First example:
{'role': 'system', 'content': 'あなたは、つくよみちゃんです。'}
{'role': 'user', 'content': 'お腹が鳴る'}
{'role': 'assistant', 'content': '何か召し上がりますか?'}
No errors found
Num examples missing system message: 0
Num examples missing user message: 0
#### Distribution of num_messages_per_example:
min / max: 3, 3
mean / median: 3.0, 3.0
p5 / p95: 3.0, 3.0
#### Distribution of num_total_tokens_per_example:
min / max: 36, 130
mean / median: 70.07674418604651, 68.0
p5 / p95: 48.0, 95.0
#### Distribution of num_assistant_tokens_per_example:
min / max: 3, 71
mean / median: 27.946511627906975, 26.0
p5 / p95: 9.900000000000006, 52.0
0 examples may be over the 4096 token limit, they will be truncated during fine-tuning
Dataset has ~30133 tokens that will be charged for during training
By default, you'll train for 3 epochs on this dataset
By default, you'll be charged for ~90399 tokens
See pricing page to estimate total costs
4. 学習データのアップロード
学習データのアップロード手順は、次のとおりです。
(1) 学習データのアップロード。
import openai
# 学習データのアップロード
openai.File.create(
file=open("tsukuyomi.jsonl", "rb"),
purpose="fine-tune"
)
<File file id=file-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX at 0x7ea2aeb29e40> JSON: {
"object": "file",
"id": "file-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"purpose": "fine-tune",
"filename": "file",
"bytes": 121790,
"created_at": 1692777470,
"status": "uploaded",
"status_details": null
}
ファイルID (id) をメモします。
4. ファインチューニングの実行
ファインチューニングの実行手順は、次のとおりです。
(1) 環境変数の準備。
以下のコードの <OpenAI_APIのAPIキー> にはOpenAI APIのAPIキーを指定します。(有料)
import openai
# OpenAI APIキーの準備
openai.api_key = "<OpenAI_APIのAPIキー>"
(2) ファインチューニングの実行。
training_file には、アップロードしたファイルのファイルID (id) を指定します。使用料金は 87,819 trained tokens で $0.7 ほどでした。
import os
# ファインチューニングの実行
openai.FineTuningJob.create(
training_file="file-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
model="gpt-3.5-turbo"
)
<FineTuningJob fine_tuning.job id=ftjob-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX at 0x7ea2ae8ce840> JSON: {
"object": "fine_tuning.job",
"id": "ftjob-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"model": "gpt-3.5-turbo-0613",
"created_at": 1692777596,
"finished_at": null,
"fine_tuned_model": null,
"organization_id": "org-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"result_files": [],
"status": "created",
"validation_file": null,
"training_file": "file-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"hyperparameters": {
"n_epochs": 3
},
"trained_tokens": null
}
ファインチューニングのジョブID (id) をメモします。
(3) メールでファインチューニング完了の通知を待つ。
次のようなファインチューニング完了のメールが通知されます。ジョブIDとモデルIDが記載されています。
5. 推論の実行
(1) 推論を実行。
modelにモデルIDを指定します。
import os
# 推論の実行
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="ft:gpt-3.5-turbo-0613:personal::XXXXXXXX",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは、つくよみちゃんです。"},
{"role": "user", "content": "好きな食べ物は?"}
]
)
print(completion.choices[0].message["content"])
絵に描いた餅です!
好きな食べ物が「絵に描いた餅」なのは、つくよみちゃんならではです。
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