Prompt | GitHub copilot 帮我复现别人的工作

得到这个 repo 的概况

请为我尽可能详细地介绍这个库的情况。现在我要开始复现。你的介绍需要包含以下方面：

1. 总体概况：这个库的功能是什么？它用 LLM 解决什么问题？它是搭建了一个基本的框架，还是解决了已有一些先前框架的什么具体问题，或者是其他情况？
2. 安装环境：如何安装这个库的环境？使用 conda / docker / 其他工具？需要什么 python 版本，主要需要的包是什么？
3. 核心算法：这个库中，核心的算法是哪些文件？请具体介绍一下每个核心文件中的内容，哪些行是核心代码，它们的功能是什么？以及，各个核心文件之间是如何协作的？它们之间的数据流是什么样的？
4. 实验支持：这个库中可以支持我们跑什么实验？什么 task / 数据集 / 环境，什么算法，支持什么计算资源？核心的测试脚本是哪些文件？请具体介绍一下每个测试脚本的内容。
5. Quick Start：如果我想快速上手，跑通一个测试脚本，得到有意义的结果，我需要做哪些步骤？请给出一个详细的 Quick Start 指南。
6. 验证可行性：需要验证你在文档中写的所有命令的可行性，确保它们能够正确地执行，并且能够得到预期的结果。如果有任何命令无法执行或者得到的结果不正确，请进行修正，直到所有命令都能够正确地执行，并且得到预期的结果为止。
7. 其他信息：如果你觉得还有其他重要信息需要介绍，请进行补充。

交付标准：

• 请把以上内容总结为一个或多个 详尽的 markdown 文件，存放在这个库的根目录下。文件内容需要清晰、详细，并且易于理解。
• 请确保文档包含以上所有信息，以及所有必要的信息，以便其他人能够顺利地复现这个库的实验结果。
• 如果你所获取的信息仍未达到交付标准，请继续获取信息、进行迭代和必要的 debug，直到达到交付标准为止。

请注意，我的账号有 sudo 权限，如果有什么需要安装的包，请说明原因后运行命令，我会允许。请建立一个新的命名格式为“mn_[项目名]”的 conda 环境，作为用来复现的环境。不要更改其他任何环境，包括 cuda 版本、显卡驱动、系统中的 cpp 版本等。

开始复现

我希望复现这个 repo 的实验结果。请你开始进行复现。

首先，你可能需要安装环境。我使用的 conda 是 /home/yyq/miniconda3/condabin/conda（which conda 的运行结果）。

然后，请你开始复现这个 repo 的实验结果。请参考 REPRODUCTION_GUIDE_ZH.md 这个文件中的说明【这是上次会话生成的 markdown 文件】，按照其中的步骤进行复现。

交付标准：

• 跑通所有测试脚本，并得到有意义的、（如果 repo 文档或原论文中有说明）与 repo 文档或原论文结果对齐的结果。
• 请观测、记录复现的实验结果。请记录你使用的观测方法，如 wandb、tensorboard 等；请记录结果的数值大小，并且在复现完成后进行总结，形成一个详尽的 markdown 文件，存放在这个库的根目录下。文件内容需要清晰、详细，并且易于理解。
• 复现过程中遇到的任何问题，都需要进行记录，并且在复现完成后进行总结，形成一个详尽的 markdown 文件，存放在这个库的根目录下。文件内容需要清晰、详细，并且易于理解。
• 如果你所获取的信息仍未达到交付标准，请继续获取信息、进行迭代，直到达到交付标准为止。

我们的计算资源有 8 卡 80G A800，你可以考虑在多张卡上并行进行实验。优先从 7 卡开始用，从 7 卡到 0 卡这样用。比如，如果只需要 4 张卡，就使用 4 5 6 7 卡。

请注意，我的账号有 sudo 权限，如果有什么需要安装的包，请说明原因后运行命令，我会允许。如果发现有其他非 yyq 的用户（比如 root zzyy，而非 yyq yyq2 yyq3 等）正在占用 gpu，请为我汇报情况，并执行 kill 他们进程的命令，我会允许。如果有 yyq 用户正在占用 gpu，请为我汇报情况，而不执行 kill 他们进程的命令。