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chatglm-6b-csc-zh-lora

PyTorch
Chinese
chatglm
Text2Text-Generation
Model card Files Community
2
chatglm-6b-csc-zh-lora
File size: 3,362 Bytes 
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---
language: 
- zh
tags:
- chatglm
- pytorch
- zh
- Text2Text-Generation
license: "apache-2.0"
widget:
- text: "对下面中文拼写纠错：\n少先队员因该为老人让坐。\n答："

---

# Chinese Spelling Correction LoRA Model
ChatGLM中文纠错LoRA模型

`chatglm-6b-csc-zh-lora` evaluate test data：

The overall performance of chatglm-6b-csc-zh-lora on CSC **test**:

|prefix|input_text|target_text|pred|
|:-- |:--- |:--- |:-- |
|对下面中文拼写纠错：|少先队员因该为老人让坐。|少先队员应该为老人让座。|少先队员应该为老人让座。\n错误字：因，坐|

在CSC测试集上生成结果纠错准确率高，由于是基于大模型，结果常常能带给人惊喜，不仅能纠错，还带有句子润色和改写功能。


## Usage

本项目开源在lmft项目：[lmft](https://github.com/shibing624/lmft)，可支持ChatGLM模型，通过如下命令调用：

Install package:
```shell
pip install -U lmft
```

```python
from lmft import ChatGlmModel
model = ChatGlmModel("chatglm", "THUDM/chatglm-6b", lora_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']
```

## Usage (HuggingFace Transformers)
Without [lmft](https://github.com/shibing624/lmft), you can use the model like this: 

First, you pass your input through the transformer model, then you get the generated sentence.

Install package:
```
pip install transformers 
```

```python
import sys
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

sys.path.append('..')

model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True, device_map='auto')
model = PeftModel.from_pretrained(model, "shibing624/chatglm-6b-csc-zh-lora")
model = model.half().cuda()  # fp16
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)

sents = ['对下面中文拼写纠错：\n少先队员因该为老人让坐。\n答：',
         '对下面中文拼写纠错：\n下个星期，我跟我朋唷打算去法国玩儿。\n答：']
for s in sents:
    response = model.chat(tokenizer, s, max_length=128, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    print(response)
```

output:
```shell
('少先队员应该为老人让座。\n错误字：因，坐', [('对下面中文拼写纠错：\n少先队员因该为老人让坐。\n答：', '少先队员应该为老人让座。\n错误字：因，坐')])
('下个星期，我跟我朋友打算去法国玩儿。\n错误字：唷', [('对下面中文拼写纠错：\n下个星期，我跟我朋唷打算去法国玩儿。\n答：', '下个星期，我跟我朋友打算去法国玩儿。\n错误字：唷')])
```


模型文件组成：
```
chatglm-6b-csc-zh-lora
    ├── adapter_config.json
    └── adapter_model.bin
```


### 训练数据集
#### 中文纠错数据集

- 数据：[shibing624/CSC](https://huggingface.co/datasets/shibing624/CSC)



如果需要训练ChatGLM模型，请参考[https://github.com/shibing624/lmft](https://github.com/shibing624/lmft)


## Citation

```latex
@software{lmft,
  author = {Xu Ming},
  title = {lmft: Implementation of language model finetune},
  year = {2023},
  url = {https://github.com/shibing624/lmft},
}
```