BoLT项目最佳实践教程

柏珂卿

于 2025-05-26 09:00:44 发布

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BoLT项目最佳实践教程

BoLT Code for "Reasoning to Learn from Latent Thoughts" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bolt37/BoLT

1. 项目介绍

BoLT（Bootstrapping Latent Thoughts）是一个开源项目，旨在通过“推理学习”范式实现语言模型（LMs）的数据高效预训练和模型自我改进。本项目基于Meta Lingua代码库，通过推断或“解压缩”观察数据背后潜在的思考，将这些合成的潜在思考与原始观察数据结合，以提高LM的数据效率。该过程可以通过期望最大化算法迭代应用，形成一个模型自我改进循环，其中越来越能干的LM生成更有效的潜在思考，进而训练出更强大的模型。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装了以下依赖：

Python 3.6+
Conda
Git

以下是基于Linux环境的快速启动步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/ryoungj/BoLT.git
cd BoLT

# 创建conda环境
conda env create -f environment.yaml
conda activate bootstrap-latents

# 安装项目依赖
bash bin/install_requirements.sh

# 创建软链接到存储大数据集和实验检查点的目录
ln -s [YOUR_SCRATCH_DIR]/data data
ln -s [YOUR_SCRATCH_DIR]/exp_logs exp_logs

# 创建.env文件，包含API密钥和HuggingFace访问令牌
echo "OPENAI_API_KEY=[YOUR_OPENAI_API_KEY]" > .env
echo "HF_TOKEN=[YOUR_HF_TOKEN]" >> .env

# 准备数据集和预训练检查点
bash bin/prepare_hf_ckpts.sh
bash bin/prepare_hf_datasets.sh [DOWNLOAD_PREPROCESSED_DATASETS]

# 准备原始数据语料库
bash bin/prepare_data.sh warmstart [DOWNLOAD_PREPROCESSED_DATASETS]

# 生成合成数据
bash bin/run_gen_latents.sh [METHOD] [DOWNLOAD_PREPROCESSED_DATASETS]

# 训练模型
bash ./bin/run_train_warmstart.sh [MODE] synth_data_method_compare.sh [DATA_TYPE]

请将[YOUR_SCRATCH_DIR]、[METHOD]、[MODE]和[DATA_TYPE]替换为实际的路径、方法和数据类型。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据增强

在数据有限的设置中，通过生成合成数据（如潜在思考）来增强原始数据，可以提高模型的数据效率。以下是一个生成潜在思考的例子：

# 使用GPT-4o-mini生成潜在思考
bash bin/run_gen_latents.sh latent_thoughts [DOWNLOAD_PREPROCESSED_DATASETS]

3.2 自我改进循环

通过自我生成的潜在思考在固定数据上训练模型，可以形成一个自我改进的循环。以下是一个启动自我改进循环的例子：

# 准备固定数据集
bash bin/prepare_data.sh bootstrap_fixed_data [DOWNLOAD_PREPROCESSED_DATASETS]

# 训练初始模型
bash bin/run_train_warmstart.sh run bootstrap_fixed_data.sh

# 开始自我改进循环
for i in {1..N}; do
    bash bin/run_bootstrap_latents.sh launch bootstrap_fixed_data.sh $i
    bash bin/run_bootstrap_latents.sh merge bootstrap_fixed_data.sh $i
    bash bin/run_train_bootstrap.sh run bootstrap_fixed_data.sh bootstrap_latent $i
done

请将N替换为期望的迭代次数。