Node.js library for Alpaca Trade API. JavaScript 530 137 alpaca-trade-api-go Public Go client for Alpaca's trade API Go 345 98 alpaca-trade-api-csharp Public C# SDK for Alpaca Trade API https://docs.alpaca.markets/ C# 258 83 Alpaca-API Public The Alpaca API is a develop...
For technical issues particular to this module, please report the issue on this GitHub repository. Any API issues can be reported through Alpaca's customer support. New features, as well as bug fixes, by sending pull request is always welcomed....
羊驼API也有非stream的普通行情接口,即get_quotes():查一次,返回一次股价,但有15分钟的延迟(模拟账户的限制),用在实时策略里面意义不大。可能对历史数据分析时有点用吧。大家可以自行探索官方教程:https://github.com/alpacahq/alpaca-trade-api-python/ 最后一步:开始订阅,然后欣赏喷泉吧: slm_alpaca_price_csv_...
代码:github.com/tatsu-lab/st 在之前的文章中(InstructGPT),我用大量篇幅解释了ChatGPT的训练步骤。借鉴ChatGPT的训练步骤,一个类ChatGPT大模型的训练步骤如下: 第一步:收集标注数据(人工标注的prompt + 期望回答),在已有的大语言模型基础上(GPT3、GPT-3.5、ChatGPT),进行有监督训练,得到“模型A”。 第二步...
虽然Meta向通过申请的研究人员开放源代码,但没想到网友最先在GitHub上泄漏了LLaMA的权重。 自此,围绕LLaMA语言模型的发展呈爆炸式增长。 通常,运行GPT-3需要多个数据中心级A100 GPU,再加上GPT-3的权重不是公开的。 网友纷纷自己「操刀」运行LLaMA模型一时引起了轰动。
项目在GitHub发布才半天时间,便已经狂揽1800+星,火爆程度可见一斑。 Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容: 不仅如此,斯坦福团队还搞了个demo,在线可玩的那种。 话不多说,我们现在就来看看这个“草泥马”的效果。 比肩davinci-003的草泥马Aplaca ...
然后,我们提示 text-davinci-003 使用种子集作为上下文示例生成更多指令。 我们通过简化生成管道(请参阅GitHub中的详细信息)改进了自指令方法,并显着降低了成本。 我们的数据生成过程会产生 52K 条唯一指令和相应的输出,使用 OpenAI API 的成本不到 500 美元。
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...
项目在GitHub发布才半天时间,便已经狂揽1800+星,火爆程度可见一斑。 Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容: 不仅如此,斯坦福团队还搞了个demo,在线可玩的那种。 话不多说,我们现在就来看看这个“草泥马”的效果。 比肩davinci-003的草泥马Aplaca ...
repo: https://github.com/young-geng/EasyLM 三、ColossalChat:深入体验 RLHF 在大模型中的功能 ColossalChat[7] 是第一个基于LLaMA预训练模型开源完整RLHF pipline实现,包括有监督数据收集、有监督微调、奖励模型训练和强化学习微调。只需要不到100亿个参数,就可以在大型语言模型的基础上通过RLHF微调达到中英文...