关于运行流程

[GOOD-N-LCM]

感谢分享！新的训练思路！
在这里我一个小白想提出几个我的疑问。期待大佬的解答！
我在使用block_expansion.py给Llama3-Chinese_v2扩展后会在指定目录出现一个pytorch_model.bin文件。
第一个问题：请问一下这个pytorch_model.bin文件是否含有原Llama3-Chinese_v2的能力？

在出现这个文件之后我把原有Llama3-Chinese_v2的相关文件复制进来一份。然后执行finetune_codealpaca.sh
第二个问题：我在训练这个新的模型文件时如何选择训练方式 pt或者sft如何进行选择？

[hills-code]

1. 这个文件其实就是增加了identity层的模型参数，相同的输入应该和之前的模型的输出一致
2. 有了这个文件以后，还需要修改模型的config里面的层数，保持和增加层之后的层数一致，我认为应该还是先做pretrain，然后再sft。因为新增加层的参数可能还需要一段时间sft让他适配一下，然后再sft比较合适

[GOOD-N-LCM]

感谢大佬回答。
请问
第一个问题：如果我想pt的话，还可以使用finetune_codealpaca.sh执行么？如果可以，这个脚本貌似我没看到可以选择pt或者sft的参数位置额。请大佬赐教。
第二个问题：冻结原模型块的代码是在customized_trainer.py里实现的么？

[hills-code]

选择pt或者sft的参数的位置都在customized_trainer.py实现的，可以通过script里面的extend_layers来传新增加的layers，然后训练那部分参数

[GOOD-N-LCM]

好的，感谢大佬！