LLaDA-Table-SFT

Table Reasoning Fine-Tuning based on LLaDA

这是一个基于 dLLM 框架进行二次开发的表格推理（Table Reasoning）微调项目。本项目主要针对 LLaDA-8B 模型进行 SFT (Supervised Fine-Tuning)，通过引入表格数据，使其能够更好地理解表格结构并进行逻辑推理。

🔗 Upstream Repository: 本项目基于 dLLM (Simple Diffusion Language Modeling)修改。

如需查看原始框架的详细文档或底层实现，请访问原仓库。

1. 环境准备 (Setup)

Step 1: 创建并激活新环境

建议使用 Python 3.10 环境：

conda create -n dllm python=3.10 -y
conda activate dllm

Step 2: 安装依赖

安装 PyTorch 及项目依赖。

pip install -r requirements.txt

Step 3: 安装本项目 (dLLM)

以编辑模式安装，方便调试代码：

pip install -e .

2. 数据准备 (Data Preparation)

python download_data.py

3. SFT