Alpaca 数据集 数据集概述 Alpaca 是一个由 OpenAI 的 text-davinci-003 引擎生成的包含 52,000 条指令和演示的数据集。该指令数据可用于对语言模型进行指令微调,使语言模型更好地遵循指令。 作者基于 Self-Instruct 框架 的数据生成管道,并进行了以下修改: 使用text-davinci-003 引擎生成指
Alpaca数据集使用指南:关键注意事项 在创建或使用Alpaca数据集时,应注意以下几个方面: 一、数据集格式 Alpaca数据集通常采用特定的JSON格式,包括instruction(指令)、input(输入)、output(输出)等字段。这些字段的作用如下: l instruction:必须提供,明确描述模型需要执行的任务或操作。 l input:可选,为模型提供上下文信息...
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA,我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程,本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。…
制作Alpaca数据集需要遵循一定的格式和规范,以确保数据的质量和可用性。 Alpaca数据集格式 Alpaca数据集通常包含以下字段: instruction:用户指令或问题,这是模型需要执行的任务描述。 input:可选的上下文信息,为模型提供额外的输入。 output:模型对instruction的响应或输出。 system:可选的系统提示或角色设定,帮助模型更好...
在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)如Alpaca和LLaMA正逐步改变着我们的生活方式。然而,直接使用这些预训练模型可能无法满足特定领域或任务的需求。幸运的是,通过微调(Fine-tuning)技术,我们可以根据自定义数据集优化模型性能,使其更加贴合实际应用场景。本文将详细介绍如何在自定义数据集上微调Alpaca和LLaMA模型,并重点介绍...
心理学中文对话数据集,Alpaca格式,使用 Deepseek V3 翻译 王 王ER子 其他 对话系统 0 5 2025-01-13 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 使用Deepseek V3 翻译,翻译开源项目:wangerzi/datasets-translator 源数据集:samhog/psychology-10k 文件列表 Psychology-10K-ZH.json Psychology-10K-ZH.json (...
Alpaca-Lora支持使用多种预训练模型,这里我们选择使用decapoda-research/llama-7b-hf模型。在项目根目录下运行以下命令: transformers-cli download decapoda-research/llama-7b-hf 这将自动下载并保存预训练模型。 2. 准备微调数据 为了训练出针对自己数据集的高效模型,我们需要准备微调数据。这里我们使用基于斯坦福Alpaca...
ChatAlpaca数据集使用Alpaca数据作为第一轮对话,通过扩展跟进问题来构建每一轮对话。每一轮对话的构建包括两个阶段:用户问题生成和回复生成。 用户问题生成: ChatAlpaca使用ChatGPT(GPT-3.5-turbo)生成用户问题,模型的输入包括一个提示语(prompt)和当前对话的历史记录。提示语要求ChatGPT模拟用户生成问题,用户问题可以是...
alpaca中文指令微调数据集 TODO 每份数据的生成方法待补充 清洗关键词及规则待补充 格式 与原始alpaca数据json格式相同 方法 数据生成 机器翻译 self-instruct 数据清洗 样例 [ {"instruction":"根据给定的坐标确定最近的机场。","input":"40.728157, -73.794853","output":"距给定坐标最近的机场是纽约市的拉瓜迪亚机...
alpaca-chinese-52k.json analysis.py clean.py contributors.md main.py requirements.txt Alpaca Chinese Dataset 中文指令微调数据集【持续更新】 更新记录 [2024/09/27] 对所有的翻译sample进行了质量评测,95%翻译准确,5%翻译不准确,给每一条sample附带了翻译的评分情况。使用时可以看情况过滤。