去年的Alpaca 7B模型,不仅展示了在处理指令任务上的出色能力,还因其相对小的规模和低廉的复现成本而引起了大家的注意。在本篇博客中,汇总了官方报告和官方Git的内容,通过阅读可以了解Alpaca 7B模型的起源、训练过程、性能评估以及其潜在的应用和限制。让我们一起走进ALpaca,深入理解这一代表了AI领域最新发展的创新成果...
为了降低文本生成模型的训练成本和提高其性能，斯坦福大学近日发布了一个全新的模型 Alpaca7B。Alpaca7B 是由 Meta 的 LLaMA 7B 模型微调而来的，仅用了 52k 数据，就达到了与 GPT-3.5（约 350 亿参数）相当的性能。更令人惊讶的是，Alpaca7B 的训练成本只有不到 600 美元，在一张 A100 显卡上只需训练三个...
斯坦福大学开源轻量指令遵循模型Alpaca 7B 有鉴于当前缺乏学术用的指令遵循（Instruction-Following）模型资源，因此斯坦福大学基础模型研究中心，开发出Alpaca 7B模型并开放给学术目的使用。Alpaca是以Meta的LLaMA 7B模型作为基础，并使用OpenAI text-davinci-003模型所生成的5,2000个指令遵循演示范例微调而成，其具有与text...
不幸的是,在学术界对指令遵循模型进行研究一直很困难,因为没有一个易于访问的模型在功能上接近OpenAI的text-davinci-003等闭源模型。 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...
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...
斯坦福大学开源的Alpaca(羊驼) 7B ,它是 LLaMA 7B 模型微调而来。 Alpaca 52K数据来源于从OpenAI 的 text-davinci-003 500训练出来数据(<600 美元),据称行为上可以接近ChatGPT(我实际测试远不如)。 该...
将OpenAI 性能完备的模型作为 Teacher,来指导参数更少的 Alpaca 模型进行训练,大幅降低了训练成本 。其中调用 OpenAI API的成本不到 500 美元,另外微调 7B 参数的 LLaMA 模型,使用云服务商提供的 8 块 80GB A100 显卡,训练 3 小时,消费不到 100 美元,因此整体成本是小于 600 美元。
第二步:将数据集consolidated.00.pth复制到zh-models/7b/目录中 最后一步:新建终端,加载并启动模型: BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 带大家体验一下Chinese-LLaMA-Alpaca-7B大模型(这个项目不吃GPU但是特别吃CPU,尽量选择配置好一点的运行环境)详细请看...
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...
Alpaca (羊驼)是斯坦福大学做的一个instruction-following LLaMA 模型。当前的羊驼模型是根据 7B LLaMA 模型 在 Self-Instruct [2] 论文中的技术生成的 52K 指令跟随数据上进行微调的,在初步的人类评估中,我们发现 Alpaca 7B 模型的行为与text-davinci-003Self-Instruct 的数据集上的模型相似。