文件 alpaca_data.json 包含了用于微调Alpaca模型的52,000条指令遵循数据。这个JSON文件是一个字典列表,每个字典包含以下字段: 指令(instruction): 字符串类型,描述模型需要执行的任务。这52,000条指令每一条都是独一无二的。 输入(input): 字符串类型,为任务提供可选的上下文或输入信息。例如,当指令是“总结以下...
Stanford Alpaca提供用于训练的指令数据集alpaca_data.json,可以直接使用该数据集进行模型精调。但是在Alpaca-LoRA中提到该数据集存在一些噪声,因此,他们对该数据集做了清洗后得到了文件alpaca_data_cleaned.json。小伙伴们也可以采用该数据集进行训练,或许会得到更好结果。这里为了兼容中文,所以使用InstructionWild中的inst...
由于目标是对模型进行fine-tuning,所以得有一个fine-tuning的目标,由于原始模型对中文支持并不好,所以目标就有了,用中文语料库让模型更好的支持中文,这个社区也准备好了,直接下载中文的语料库就好了,在本地执行 wget https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.json?
data = load_dataset("json", data_files="alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json")data["train"]结果如下：Dataset({ features: ['instruction', 'input', 'output'], num_rows: 1897})接下来，我们需要从加载的数据集中创建提示并标记它们:def generate_prompt(data_point): return f"""Below i...
--dataset /path/to/data.json --batch_size 4 --accimulation_steps 8 --lr 2e-5 --max_datasets_size 512 --max_epochs 1 3.2 训练奖励模型 训练奖励模型,通过手动对同一提示的不同输出进行排序来分配相应的分数,然后有监督奖励模型的训练。
[00:00<00:00,2291.97it/s]Dataset json downloaded and prepared to /root/.cache/huggingface/datasets/json/default-8d30498d25a7aa2b/0.0.0/0f7e3662623656454fcd2b650f34e886a7db4b9104504885bd462096cc7a9f51. Subsequent calls will reuse this data.100%|███████████████████...
OPENAI_API_KEY=sk-XXX python -m ochat.evaluation.openai_eval --data_path ./ochat/evaluation/vicuna --baseline_path ./eval_baselines/vicuna_gpt-3.5-turbo.jsonl --input_path ./eval_results 4. 可视化和细节 要获得可视化和绘制评估结果，请使用浏览器打开ochat/visualization/eval_result_ui/eval_...
data= load_dataset("json", data_files="alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json")data["train"] 结果如下: Dataset({features: ['instruction','input','output'],num_rows:1897}) 接下来,我们需要从加载的数据集中创建提示并标记它们: defgenerate_prompt(data_point):returnf"""Below is an instruction ...
github/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json另外该项目申明 Alpaca 仅用于学术研究,禁止任何商业用途。 û收藏 1 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...3 公司 YST Ü 简介: bollwarm@wusetu.cn 更多a 微关系 他的关注(284) ...
alpaca_data.json包含我们用于微调羊驼模型的 52K instruction-following数据。这个 JSON 文件是一个字典列表,每个字典包含以下字段: instruction:str,描述了模型应该执行的任务。52K 条指令中的每一条都是唯一的。 input:str,任务的可选上下文或输入。例如,当指令是“总结以下文章”时,输入就是文章。大约 40% 的示...