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本项目旨在构建一个小参数量的llm，走完预训练 -> 指令微调 -> 奖励模型 -> 强化学习 四个阶段，以可控的成本完成一个可以完成简单聊天任务的chat模型，目前完成前两个阶段。 使用bert4torch训练框架，代码简洁高效； 训练的checkpoint可以无缝衔接transformers，直接使用transformers包进行推理； 优化了训练时候文件读取方式，优化内存占用； 提供了完整训练log供复现比对； 增加自我认知数据集，可自定义机器人名称作者等属性。 chat模型支持多轮对话。