在 GitHub 获得超过 4900 个 Stars。 由于性能表现强劲,多家知名公司和机构推出了基于Yi模型基座的微调模型,比如猎豹旗下的猎户星空公司推出的 OrionStar-Yi-34B-Chat 模型,南方科技大学和粤港澳大湾区数字经济研究院(简称 IDEA 研究院)认知计算与自然语言研究中心(简称 CCNL 中心)联合发布的 SUS-Chat-34B 等,均...
作者在GitHub上公开了模版和代码细节。 超参数设置如下所示。 5.3 实验评估方法 实验使用了GPT-4作为评估工具,GPT-4将为每个sample提供一个完整的分数(远比人类评估者高效)。然而,由于GPT-4并不总是能够提供准确的分数,所以作者会对其评分进行人工检查,并在必要时进行调整。作者使用以下prompt模版输入到GPT-4中进行...
最后,积极参与开源社区的交流与讨论,共同为项目的发展贡献力量。 总之,Chinese-LLaMA-Alpaca项目作为GitHub上一个备受关注的开源项目,展示了开源模型的魅力与实践价值。通过深入了解其技术原理、实践应用以及对开源社区的影响,我们可以更好地理解和应用预训练语言模型,为中文NLP技术的发展贡献力量。 希望本文能够帮助您更好...
MockServer:https://github.com/yinquanwang/MockServer 因时间限制,平台可能还有很多潜在的bug,使用中如遇到问题,欢迎issue, 如果任何疑问好好的建议欢迎github提issue, 或者可以直接加群(628448476),反馈会比较快
项目在产品端的勤奋,从项目Github上的更新频率同样可以看出来,Alpaca目前的代码更新量和频次几乎是BSC上最高的。 B.创新能力 羊驼并不是杠杆挖矿的开创者,该模式的初代实践者是部署在以太坊上的Alpha(后拓展至BSC)。然而,羊驼并没有完全Fork Alpha的代码,而是基于其代码框架进行了大量的创新,这也为后来更多的创新...
项目地址:https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca 训练方法 在学术界的预算条件下,训练高质量的指令遵循模型(instruction-following model)面临两个重要挑战:强大的预训练语言模型和高质量的指令遵循数据。对于第一个难题,可以采用最近Meta开源的LLaMA系列模型。LLaMA系列包含了参数量为7B/13B/33B/65B的不同模...
可在以下链接下载和查看更多数据细节:https://github.com/PhoebusSi/alpaca-CoT/tree/main/data 下载 你可以在这里下载所有我们已经统一格式后的formatted数据。然后,将下载到的文件全部放到data folder。 你可以在这里下载训练自各种类型instruction数据的所有checkponts。然后,在generate.py中的LoRA_Weights设置成下载...
贡献代码 同步代码 创建Pull Request 了解更多 对比差异通过 Pull Request 同步 同步更新到分支 通过Pull Request 同步 将会在向当前分支创建一个 Pull Request,合入后将完成同步 cheng添加release目录d41e0697年前 34 次提交 取消 提示:由于 Git 不支持空文件夾,创建文件夹后会生成空的 .keep 文件 ...
相信在新任领导的带领下,XX港口将继续发挥重要作用,为地方经济发展做出更大贡献。" }, { "instruction": "帮我写一篇保密培训心得,结合国家相关法规来写", "input": "", "output": "今天我们进行了保密工作培训,学习了《国家秘密载体印制资质认定管理办法》,《企事业单位信息公开条例》,《中华人民共和国政府...
项目地址:https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca 训练方法 在学术界的预算条件下,训练高质量的指令遵循模型(instruction-following model)面临两个重要挑战:强大的预训练语言模型和高质量的指令遵循数据。对于第一个难题,可以采用最近Meta开源的LLaMA系列模型。LLaMA系列包含了参数量为7B/13B/33B/65B的不同模型...