开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2等模型，开箱即用

汀丶人工智能2023-08-11 18:03

开启想象翅膀：轻松实现文本生成模型的创作应用，支持LLaMA、ChatGLM、UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5、SongNet等模型，开箱即用

1.介绍

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。

1.1 最新更新

[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

1.2 相关介绍

  • ChatGLM：本项目基于PyTorch实现了ChatGLM-6B模型LoRA微调训练和预测，可以用于句子纠错、对话等文本生成任务
  • LLaMA：本项目基于PyTorch实现了LLaMA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
  • BLOOM：本项目基于PyTorch实现了BLOOM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

1.2.1 支持模型

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。

Model Arch Introduction Train Script Predict Script
shibing624/t5-chinese-couplet T5 fine-tuned中文对联后的模型 对联生成模型调研 predict script
shibing624/songnet-base-chinese-songci SongNet fine-tuned宋词后的模型 training script predict script
shibing624/songnet-base-chinese-couplet SongNet fine-tuned对联后的模型 training script predict script
shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora ChatGLM-6B 在27万中文拼写纠错数据shibing624/CSC上微调了一版ChatGLM-6B，纠错效果有提升，发布微调后的LoRA权重 training script predict script
shibing624/chatglm-6b-belle-zh-lora ChatGLM-6B 在100万条中文ChatGPT指令Belle数据集BelleGroup/train_1M_CN上微调了一版ChatGLM-6B，问答效果有提升，发布微调后的LoRA权重 training script predict script
shibing624/llama-13b-belle-zh-lora LLaMA-13B 在100万条中文ChatGPT指令Belle数据集BelleGroup/train_1M_CN上微调了一版Llama-13B，问答效果有提升，发布微调后的LoRA权重 training script predict script
shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf LLaMA-7B 中文LLaMA-Plus, Alpaca-Plus 7B版本，在LLaMA-7B上扩充了中文词表并继续预训练120G文本（通用领域），在4M指令数据集上微调后得到的中文Alpaca-plus模型 training script predict script
shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf LLaMA-13B 中文LLaMA-Plus, Alpaca-Plus 13B版本，在LLaMA-13B上扩充了中文词表并继续预训练120G文本（通用领域），在4.3M指令数据集上微调后得到的中文Alpaca-plus模型 training script predict script
shibing624/ziya-llama-13b-medical-lora LLaMA-13B 在240万条中英文医疗数据集shibing624/medical上微调了一版Ziya-LLaMA-13B模型，医疗问答效果有提升，发布微调后的LoRA权重 training script predict script

1.2.2 模型评价得分

Model Arch Introduction Score
LLaMA-7B-Chinese-Alpaca LLaMA-7B 复用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca的评估case和得分 4.92
LLaMA-13B-Chinese-Alpaca LLaMA-13B 复用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca的评估case和得分 7.05
ChatGLM-6B ChatGLM-6B 基于原生THUDM/chatglm-6b评估测试集得分 7.16
ChatGLM-6B-v1.1 ChatGLM-6B 基于原生THUDM/chatglm-6bv1.1英文优化版模型评估测试集得分 7.18
shibing624/chatglm-6b-belle-zh-lora ChatGLM-6B 基于THUDM/chatglm-6b加载shibing624/chatglm-6b-belle-zh-loraLoRA模型后评估测试集得分 7.03
facat/alpaca-lora-cn-13b LLaMA-13B 基于decapoda-research/llama-13b-hf加载facat/alpaca-lora-cn-13bLoRA模型后评估测试集并标注得分 4.13
Chinese-Vicuna/Chinese-Vicuna-lora-13b-belle-and-guanaco LLaMA-13B 基于decapoda-research/llama-13b-hf加载Chinese-Vicuna/Chinese-Vicuna-lora-13b-belle-and-guanacoLoRA模型后评估测试集并标注得分 3.98
shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf LLaMA-7B 使用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 合并模型方法合并HF权重后，评估测试集并标注得分 6.93
shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf LLaMA-13B 使用ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 合并模型方法合并HF权重后，评估测试集并标注得分 7.07
TheBloke/vicuna-13B-1.1-HF LLaMA-13B 使用原生vicuna-13B-1.1合并后的模型，评估测试集并标注得分 5.13
IDEA-CCNL/Ziya-LLaMA-13B-v1 LLaMA-13B 使用姜子牙通用大模型V1，评估测试集并标注得分 6.63

说明：

  • 评估case，详见在线文档：中文LLM-benchmark多任务评估集(腾讯文档) docs.qq.com/sheet/DUUps... 感谢韩俊明、杨家铭等同学的标注
  • 评估任务类型包括：知识问答，开放式问答，数值计算，诗词、音乐、体育，娱乐，写文章，文本翻译，代码编程，伦理、拒答类，多轮问答，Score 评分是前100条（10分制）的平均分数，人工打分，越高越好
  • 评估数量少，任务类型不够全面，评分之间的大小关系有一些参考价值，分数的绝对值没太大参考价值
  • 评估脚本：tests/test_benchmark.py ，使用fp16预测，无int量化处理，运行脚本可复现评估结果，但生成结果具有随机性，受解码超参、随机种子等因素影响。评测并非绝对严谨，测试结果仅供晾晒参考
  • 结论：ChatGLM-6B、LLaMA-13B的中文衍生模型（包括alpaca-plus, vicuna, ziya）的表现属于第一梯队，原版LLaMA-7B的表现整体稍差些
  • LLaMA-13B-Chinese-Alpaca是在原版LLaMA上扩充了中文词表，并融入了约20G的通用中文语料后的指令微调模型，表明了LLaMA的底座优秀，具有强大的语言迁移能力
  • ChatGLM这种原生的中文预训练模型更理解中文语义，且在中文知识问答、开放式问答得分高
  • LLaMA系列模型数值计算、中英翻译、代码编程类得分高
  • 经过中文预训练和SFT微调后的Chinese-LLaMA模型在中文诗词、娱乐、伦理类得分相较原版LLaMA有提升

2.demo展示

HuggingFace Demo: huggingface.co/spaces/shib...

run example: examples/gradio_demo.py to see the demo:

shell 复制代码 
python examples/gradio_demo.py

model trained by examples/t5/T5_Finetune_Chinese_Couplet.ipynb

2.1 安装

shell 复制代码 
pip install -U textgen

or

install develop version:

shell 复制代码 
pip install torch # conda install pytorch
git clone https://github.com/shibing624/textgen.git
cd textgen
python setup.py install

2.2 ChatGLM-6B 模型

2.2.1 使用 ChatGLM-6B 微调后的模型

example: examples/chatglm/inference_demo.py

python 复制代码 
from textgen import ChatGlmModel

model = ChatGlmModel("chatglm", "THUDM/chatglm-6b", peft_name="shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora")
r = model.predict(["对下面中文拼写纠错：\n少先队员因该为老人让坐。\n答："])
print(r)  # ['少先队员应该为老人让座。\n错误字：因，坐']

PS：由于使用了开发中的peft库，可能由于版本更新，导致LoRA模型加载失败，建议使用下面的训练方法，自己训练LoRA模型。

2.2.2 训练 ChatGLM-6B 微调模型

  1. 支持自定义训练数据集和训练参数，数据集格式参考examples/data/zh_csc_test.tsv或者examples/data/json_files/belle_10.json
  2. 支持AdaLoRA、LoRA、P_Tuning、Prefix_Tuning等部分参数微调方法，也支持全参微调
  3. 支持多卡训练，支持混合精度训练

example: examples/chatglm/training_chatglm_demo.py

单卡训练：

shell 复制代码 
cd examples/chatglm
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python training_chatglm_demo.py --do_train --do_predict --num_epochs 1 --output_dir outputs_chatglm

多卡训练：

shell 复制代码 
cd examples/chatglm
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --nproc_per_node 2 training_chatglm_demo.py --do_train --do_predict --num_epochs 20

2.2.3 基于微调(LoRA)模型继续训练

如果需要基于Lora模型继续训练，可以使用下面的脚本合并模型为新的base model，再微调训练即可。

执行以下命令：

shell 复制代码 
python -m textgen/chatglm/merge_peft_adapter.py \
    --base_model_name_or_path path_to_original_base_model_dir \
    --peft_model_path path_to_peft_model_dir \
    --output_dir path_to_output_dir

参数说明：

css 复制代码 
--base_model_name_or_path：存放HF格式的底座模型权重和配置文件的目录
--peft_model_path：存放PEFT格式的微调模型权重和配置文件的目录
--output_dir：指定保存全量模型权重的目录，默认为./merged

2.3 LLaMA 模型

2.3.1 使用 LLaMA 微调后的模型

example: examples/gpt/inference_demo.py
show code example and result

python 复制代码 
import sys

sys.path.append('../..')
from textgen import GptModel


def generate_prompt(instruction):
  return f"""Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:{instruction}\n\n### Response:"""


model = GptModel("llama", "decapoda-research/llama-7b-hf", peft_name="ziqingyang/chinese-alpaca-lora-7b")
predict_sentence = generate_prompt("问：用一句话描述地球为什么是独一无二的。\n答：")
r = model.predict([predict_sentence])
print(r)  # ['地球是唯一一颗拥有生命的行星。']

2.3.2训练 LLaMA 微调模型

  1. 支持自定义训练数据集和训练参数，数据集格式参考examples/data/zh_csc_test.tsv或者shibing624/alpaca-zh
  2. 支持AdaLoRA、LoRA、P_Tuning、Prefix_Tuning等部分参数微调方法，也支持全参微调
  3. 支持多卡训练，支持混合精度训练，使用方法同上（ChatGLM多卡训练）

example: examples/llama/training_llama_demo.py

2.3.3 基于微调(LoRA)模型继续训练

如果需要基于Lora模型继续训练，可以使用下面的脚本合并模型为新的base model，再微调训练即可。

单LoRA权重合并（适用于 Chinese-LLaMA, Chinese-LLaMA-Plus, Chinese-Alpaca）

执行以下命令：

shell 复制代码 
python -m textgen/gpt/merge_peft_adapter.py \
    --base_model_name_or_path path_to_original_base_model_dir \
    --peft_model_path path_to_chinese_llama_or_alpaca_lora \
    --output_type [pth|huggingface]
    --output_dir path_to_output_dir

参数说明：

diff 复制代码 
--base_model_name_or_path：存放HF格式的底座模型权重和配置文件的目录
--peft_model_path：中文LLaMA/Alpaca LoRA解压后文件所在目录，也可使用HF上的Lora模型名称，如`ziqingyang/chinese-alpaca-lora-7b`会自动下载对应模型
--output_type: 指定输出格式，可为pth或huggingface。若不指定，默认为huggingface
--output_dir：指定保存全量模型权重的目录，默认为./merged
--offload_dir（可选）：对于低内存用户需要指定一个offload缓存路径

2.3.4 训练领域模型

Note: 为了全面的介绍训练医疗大模型的过程，把4阶段训练方法(Pretraining, Supervised Finetuning, Reward Modeling and Reinforcement Learning)单独新建了一个repo：shibing624/MedicalGPT，请移步该repo查看训练方法。

2.4 BLOOM 模型

2.4.1训练 BLOOM 微调模型

example: examples/bloom/training_bloom_demo.py

2.5 ConvSeq2Seq 模型

训练并预测ConvSeq2Seq模型：

example: examples/seq2sesq/training_convseq2seq_model_demo.py
show code example and result

python 复制代码 
import argparse
from loguru import logger
import sys

sys.path.append('../..')
from textgen.seq2seq.conv_seq2seq_model import ConvSeq2SeqModel


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--train_file', default='../data/zh_dialog.tsv', type=str, help='Training data file')
    parser.add_argument('--do_train', action='store_true', help='Whether to run training.')
    parser.add_argument('--do_predict', action='store_true', help='Whether to run predict.')
    parser.add_argument('--output_dir', default='./outputs/convseq2seq_zh/', type=str, help='Model output directory')
    parser.add_argument('--max_seq_length', default=50, type=int, help='Max sequence length')
    parser.add_argument('--num_epochs', default=200, type=int, help='Number of training epochs')
    parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Batch size')
    args = parser.parse_args()
    logger.info(args)

    if args.do_train:
        logger.info('Loading data...')
        model = ConvSeq2SeqModel(epochs=args.num_epochs, batch_size=args.batch_size,
                                 model_dir=args.output_dir, max_length=args.max_seq_length)
        model.train_model(args.train_file)
        print(model.eval_model(args.train_file))

    if args.do_predict:
        model = ConvSeq2SeqModel(epochs=args.num_epochs, batch_size=args.batch_size,
                                 model_dir=args.output_dir, max_length=args.max_seq_length)
        sentences = ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]
        print("inputs:", sentences)
        print('outputs:', model.predict(sentences))


if __name__ == '__main__':
    main()

output:

bash 复制代码 
inputs: ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]
outputs: ['人工智能是工程和科学的分支,致力于构建思维的机器。', '我的程序运行在python,所以我在任何运脑上工作！', '我不能错热是一个疯狂的人工智能"200年。']

2.6 BART 模型

训练并预测BART模型：

example: examples/seq2sesq/training_bartseq2seq_zh_demo.py

output:

shell 复制代码 
inputs: ['什么是ai', '你是什么类型的计算机', '你知道热力学吗']
outputs: ['人工智能是工程和科学的分支,致力于构', '我的程序运行在python,所以我在任何电脑上', '什么是热力学吗？']

2.7 T5 模型

example: examples/t5/training_zh_t5_model_demo.py
show code example and result

python 复制代码 
import argparse
from loguru import logger
import pandas as pd
import sys

sys.path.append('../..')
from textgen.t5 import T5Model


def load_data(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            line = line.strip('\n')
            terms = line.split('\t')
            if len(terms) == 2:
                data.append(['QA', terms[0], terms[1]])
            else:
                logger.warning(f'line error: {line}')
    return data


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--train_file', default='../data/zh_dialog.tsv', type=str, help='Training data file')
    parser.add_argument('--model_type', default='t5', type=str, help='Transformers model type')
    parser.add_argument('--model_name', default='Langboat/mengzi-t5-base', type=str, help='Transformers model or path')
    parser.add_argument('--do_train', action='store_true', help='Whether to run training.')
    parser.add_argument('--do_predict', action='store_true', help='Whether to run predict.')
    parser.add_argument('--output_dir', default='./outputs/mengzi_t5_zh/', type=str, help='Model output directory')
    parser.add_argument('--max_seq_length', default=50, type=int, help='Max sequence length')
    parser.add_argument('--num_epochs', default=10, type=int, help='Number of training epochs')
    parser.add_argument('--batch_size', default=32, type=int, help='Batch size')
    args = parser.parse_args()
    logger.info(args)

    if args.do_train:
        logger.info('Loading data...')
        # train_data: Pandas DataFrame containing the 3 columns - `prefix`, `input_text`, `target_text`.
        #   - `prefix`: A string indicating the task to perform. (E.g. `"question"`, `"stsb"`)
        #   - `input_text`: The input text. `prefix` is prepended to form the full input. (<prefix>: <input_text>)
        #   - `target_text`: The target sequence
        train_data = load_data(args.train_file)
        logger.debug('train_data: {}'.format(train_data[:10]))
        train_df = pd.DataFrame(train_data, columns=["prefix", "input_text", "target_text"])

        eval_data = load_data(args.train_file)[:10]
        eval_df = pd.DataFrame(eval_data, columns=["prefix", "input_text", "target_text"])

        model_args = {
            "reprocess_input_data": True,
            "overwrite_output_dir": True,
            "max_seq_length": args.max_seq_length,
            "train_batch_size": args.batch_size,
            "num_train_epochs": args.num_epochs,
            "save_eval_checkpoints": False,
            "save_model_every_epoch": False,
            "evaluate_generated_text": True,
            "evaluate_during_training": True,
            "evaluate_during_training_verbose": True,
            "use_multiprocessing": True,
            "save_best_model": True,
            "output_dir": args.output_dir,
            "use_early_stopping": True,
        }
        # model_type: t5  model_name: Langboat/mengzi-t5-base
        model = T5Model(args.model_type, args.model_name, args=model_args)

        def count_matches(labels, preds):
            logger.debug(f"labels: {labels[:10]}")
            logger.debug(f"preds: {preds[:10]}")
            match = sum([1 if label == pred else 0 for label, pred in zip(labels, preds)])
            logger.debug(f"match: {match}")
            return match

        model.train_model(train_df, eval_data=eval_df, matches=count_matches)
        print(model.eval_model(eval_df, matches=count_matches))

    if args.do_predict:
        model = T5Model(args.model_type, args.output_dir)
        sentences = ["什么是ai", "你是什么类型的计算机", "你知道热力学吗"]
        print("inputs:", sentences)
        print("outputs:", model.predict(sentences))


if __name__ == '__main__':
    main()

output:

shell 复制代码 
inputs: ['什么是ai', '你是什么类型的计算机', '你知道热力学吗']
outputs: ['人工智能有两个广义的定义,任何拟人的机械,如在卡雷尔capeks', '我的程序运行在Python,所以我在任何电脑上工作!', '什么是热力学']

2.8 GPT2 模型

2.8.1 中文GPT2 - 文章生成

使用中文数据集（段落格式，\n间隔），训练GPT2模型，可以用于诗歌生成、文章生成等任务。

example: examples/gpt2/training_zh_gpt2_demo.py

2.8.2 中文GPT2 - 对联生成

使用中文对联数据集（tsv格式，\t间隔），自定义数据集读取Dataset，训练GPT2模型，可以用于对联生成、对话生成等任务。

example: examples/gpt2/training_couplet_gpt2_demo.py

GPT2 vs T5：

  1. 都是从Transformer改进来的，T5同时有编码器和解码器，GPT2只有解码器
  2. T5的模型优势是处理给定输入，产出对应输出的任务，如翻译、对话、问答等
  3. GPT2的模型优势是自由创作，如写一篇短文
  4. T5的对联生成效果好于GPT2、GPT2的诗词生成效果好于T5

2.9 SongNet 模型

格式控制的文本生成模型，paper见SongNet: Rigid Formats Controlled Text Generation， 适用于强韵律格式要求的诗歌、对联、歌词生成等任务。

example: examples/songnet/training_zh_songnet_demo.py

2.10 Keyword Text Augmentation(EDA/UDA)

example: examples/text_augmentation/text_augmentation_demo.py
show code example and result

python 复制代码 
import sys

sys.path.append('..')
from textgen.augment import TextAugment

if __name__ == '__main__':
    docs = ['主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容',
            '晚上肚子好难受',
            '你会武功吗，我不会',
            '组装标题质量受限于广告主自提物料的片段质量，且表达丰富度有限',
            ]
    m = TextAugment(sentence_list=docs)
    a = docs[0]
    print(a)

    b = m.augment(a, aug_ops='random-0.2')
    print('random-0.2:', b)

    b = m.augment(a, aug_ops='insert-0.2')
    print('insert-0.2:', b)

    b = m.augment(a, aug_ops='delete-0.2')
    print('delete-0.2:', b)

    b = m.augment(a, aug_ops='tfidf-0.2')
    print('tfidf-0.2:', b)

    b = m.augment(a, aug_ops='mix-0.2')
    print('mix-0.2:', b)

output:

bash 复制代码 
主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容
random-0.2: ('主要陪陪机器学习、深度学习主要计算机视觉、智能对话系统受限于内容', [('研究', '陪陪', 2, 4), ('、', '主要', 13, 15), ('相关', '受限于', 27, 30)])
insert-0.2: ('主要研究机器机器学习学习、深度深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容', [('机器', '机器机器', 4, 8), ('学习', '学习学习', 8, 12), ('深度', '深度深度', 13, 17)])
delete-0.2: ('主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、对话系统相关内容', [('智能', '', 20, 20)])
tfidf-0.2: ('一是研究机器学习、深度学习、计算机听觉、智能交谈系统密切相关内容', [('主要', '一是', 0, 2), ('视觉', '听觉', 17, 19), ('对话', '交谈', 22, 24), ('相关', '密切相关', 26, 30)])
mix-0.2: ('主要研究机器学习、深度学、计算机听觉、智能对话软件系统相关内容', [('学习', '学', 11, 12), ('视觉', '听觉', 16, 18), ('系统', '软件系统', 23, 27)])

2.11 TGLS 模型（无监督相似文本生成模型）

无监督的中文电商评论生成：从电商评论中提取用户表达观点的短句并进行组合来生成仿真评论。

example: examples/unsup_generation/unsup_generation_demo.py
show code example and result

python 复制代码 
import os
import sys

sys.path.append('..')
from textgen.unsup_generation import TglsModel, load_list

pwd_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))

samples = load_list(os.path.join(pwd_path, './data/ecommerce_comments.txt'))
docs_text = [
    ["挺好的，速度很快，也很实惠，不知效果如何",
     "产品没得说，买了以后就降价，心情不美丽。",
     "刚收到，包装很完整，不错",
     "发货速度很快，物流也不错，同一时间买的两个东东，一个先到一个还在路上。这个水水很喜欢，不过盖子真的开了。盖不牢了现在。",
     "包装的很好，是正品",
     "被种草兰蔻粉水三百元一大瓶囤货，希望是正品好用，收到的时候用保鲜膜包裹得严严实实，只敢买考拉自营的护肤品",
     ],
    ['很温和，清洗的也很干净，不油腻，很不错，会考虑回购，第一次考拉买护肤品，满意',
     '这款卸妆油我会无限回购的。即使我是油痘皮，也不会闷痘，同时在脸部按摩时，还能解决白头的脂肪粒的问题。用清水洗完脸后，非常的清爽。',
     '自从用了fancl之后就不用其他卸妆了，卸的舒服又干净',
     '买贵了，大润发才卖79。9。',
     ],
    samples
]
m = TglsModel(docs_text)
r = m.generate(samples[:500])
print('size:', len(r))
for review in r:
    print('\t' + review)

output:

美迪惠尔 N.M.F针剂水库保湿面膜有如下的20句评论，其中有10句是真实用户评论，10句是生成的评论，能看出来么?😂

还不错还不错还不错还不错。
东西到了，不知道好不好用。试用过后再来评价。到时看网评都还可以。
哺乳期唯一使用的护肤品，每天都是素颜，脸面全靠面膜吊着😄补水💦不粘腻一如既往的支持，喜欢💕
搞活动时买的面膜，不知道这个面膜是真是假敷在脸上面膜纸都有小水泡鼓起来。
很不错，非常补水，用过的都知道，性价比之王，好用又不贵，正品，用着放心，物流也很快。
面膜非常好用哦。面膜薄薄的。好像是蚕丝面膜啊。精华很多呢。敷在脸上很舒服。感觉挺保湿的，味道也挺好闻的。就是里面只有单纯的面膜直接敷脸上有点不好弄，哈哈哈
还可以保湿效果不错水润润的每天贴一片脸也不干了用完了在买点，不错还会继续回购的。
快递很快，东西很赞！想要得点考拉豆不容易，还要三十个字。时间宝贵，废话不说！用过了就知道了
挺好用的，朋友推荐来的
挺好用的，淡淡的，虽然不是很浓精华的感觉，但是效果也蛮好的。划算
不得不说美迪惠尔的面膜是我用过的最好的面膜之一😎补水效果非常好，没想到这么便宜的价格竟真的能买到真品。
保湿效果挺好的，面膜很好用。
期待好的产品。
一打开包装里面的精华刚刚好，用了补水补水效果不错，物流非常快。
皮肤很光滑😇比上去速度快三天就到了。
前两天皮肤干燥连续敷了两个晚上感觉还不错😂补水效果明显！可想而知精华液又多充足😍敷上以后凉凉的很舒服。
补水效果一般吧～但是我用的韩国背回来的面膜纸不算薄，希望好用会回购的，敷上脸感觉比较清爽～价格还不便宜。
希望好用，面膜用过了很好用，皮肤水嫩光滑白皙，补水不错，价格也合适。
就是精华液太少了，保湿效果不错。
面膜的补水效果非常好，保湿效果确实很赞，这个面膜相对于胶原蛋白和美白的那两款的面膜纸要厚一些，看着价格合适。

前10句是真实用户评论，后10句是生成的。

3.数据集 Dataset

3.1 SFT datasets

3.2 Reward Model datasets

参考链接：github.com/shibing624/...

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