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...
repo:GitHub - facebookresearch/llama: Inference code for LLaMA models。paper:arxiv.org/pdf/2302.1397 部分实验结果如下: ALPACA:指令微调的LLAMA模型 ALPACA提出于2023-03-13,也就是LLAMA后提出的二十天内就提出来了,东家Stanford。ALPACA是LLAMA-7B的指令微调版本,使用了5万条instruction去finetune。在指令任务...
使用了self-instruction方法从ChatGPT(gpt-3.5-turbo API)中自动获取训练数据,另外这段描述中提供了超参数(hyperparameters)的列表,并在Table 3中提供了微调数据的详细信息。作者在GitHub上公开了模板和代码细节。 下表2展示了训练7B与13B模型的相关超参数列表 表2. 训练7B与13B LLama模型超参数列表 实验评估方法 本...
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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...
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...
.github Update stale.yml 4个月前 examples add alpaca-2-13b examples 1年前 notebooks add gradio web demo based on Colab 1年前 pics Add 64k-context models (#478) 1年前 prompts respect Codacy suggestions 1年前 scripts YaRN support implementation (#505) ...
https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 摘要 本项目开源了中文LLaMA和Alpaca大型模型,强调指令微调。 我们通过添加2万个中文标记,扩展了原始LLaMA的中文词汇表,提高了编码效率并增强了基本语义理解。 通过结合使用中文数据的二次预训练和中文指令数据的微调,我们大大提高了模型对指令的理解和执行能力。