Chinese-LLaMA-2与Chinese-Alpaca-2的区别在于,前者是基于原版Llama-2(非chat版)进行Causal-LM (CLM)训练的,后者是在Chinese-LLaMA-2基础上进行指令精调得到的。如需聊天交互,请选择Alpaca而不是LLaMA。 本文主要是学习为主,能跑通整个流程,模型选择完整模型Chinese-LLaMA-2-1.3b和7b。 Chinese-LLaMA-2-1.3b的...
尽管仍然需要从Meta申请Llama-2模型,但条件更宽松,并且模型可以商用(仍然建议仔细阅读原许可证要求)。 中文LLaMA-2、Alpaca-2技术特点 Chinese-LLaMA-2-7B:基座模型,使用120G语料增量训练,与一期Plus系列模型一致 Chinese-Alpaca-2-7B:指令/chat模型,在Chinese-LLaMA-2-7B的基础上进一步通过指令精调(5M条指令)获得 ...
3月2日，4chan网友泄露了全部的LLaMA模型；3月10日，Georgi Gerganov创建了llama.cpp工具，可以在搭载M1/M2芯片的Mac上运行LLaMA；3月11日：通过llama.cpp可以在4GB RaspberryPi上运行7B模型，但速度比较慢，只有10秒/token；3月12日：LLaMA 7B在一个node.js执行工具NPX上成功运行；3月13日：llama.cpp可以在Pi...
Alpaca-Lora,一个基于LLaMA(7B)的微调方法,能够在短短的二十分钟内完成微调过程,同时实现与斯坦福羊驼相当的效果。这一技术的出现,无疑为大型语言模型的快速适应和应用开辟了新的道路。 Alpaca-Lora的核心思想是利用轻量级的微调技术——LoRA(Low-Rank Adaptation)。LoRA通过在原始模型的基础上添加低秩矩阵,实现对模型...
我们发布了一个名为Alpaca的指令遵循语言模型的研究结果,该模型是从Meta的LLaMA 7B模型中微调而来的。我们在52K指令上训练Alpaca模型,随后使用text-davinci-003以self-instruct生成演示。在self-instruct的评估集上,Alpaca表现出许多类似于OpenAI的text-davinci-003的行为,但它也出奇地小,易于复制/便宜。
我们介绍了Alpaca 7B,这是一个在52K指令上从LLaMA 7B模型微调而来的模型。在我们对单圈指令遵循的初步评估中,Alpaca的行为在质量上与OpenAI的text-davinci-003相似,同时体积小得惊人,易于复制/便宜(<600美元)。 概述 GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和Bing Chat等指令遵循模型的功能越来越强大。现在...
ALPAGASUS在多个测试集上显著优于原始的ALPACA模型，并且其13B变体在测试任务上达到了其教师模型(Text-Davinci-003)性能的90%以上。此外，ALPAGASUS的训练速度也比ALPACA快5.7倍，将7B变体的训练时间从80分钟减少到了14分钟。因此，ALPAGASUS展示了一种新的以数据为中心的指令微调方法，能够在训练速度和指令跟随模型...
Termux的chroot Ubuntu环境运行alpaca.cpp➡ 详细设定过程:https://ivonblog.com/posts/alpaca-cpp-termux-android/➡ BGM: C418 - Mice on Venus➡ 使用的媒体处理件: Kdenlive, GIMP, 视频播放量 19737、弹幕量 16、点赞数 436、投硬币枚数 85、收藏人数 763、转
本项目通过基于LORA的参数高效微调方法,训练了Tibetan-Llama2和Tibetan-Alpaca藏文大语言模型,分别包括7B和13B两种规模,以上模型是基于Llama2模型架构构建的,经过较大规模数据的增量预训练和指令微调,具备了对藏文的深入理解和处理能力。Tibetan-Llama2和Tibetan-Alpaca在藏文理解和生成任务中表现出了较高的效率和性能,并...
中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目地址:github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2 项目最近更新,推出长上下文版模型Chinese-LLaMA-2-7B-64K和Chinese-Alpaca-2-7B-64K,可直接应用于各类长文本下游任务。...