output: 必须提供,模型对instruction的输出。 system: 可选,系统提示或者说是prompt、角色设定等。 history: 必须提供,一个列表,表示历史对话,为空则表示这是新的对话。只需要提供instruction和output即可。 例子 [ { "instruction": "从以下文本中提取发生的事件类型、地点和时间。", "input": "昨天,在加州的一...
在prompt设计上,精调以及预测时采用的都是原版Stanford Alpaca不带input的模版。对于包含input字段的数据,采用f"{instruction}+\n+{input}"的形式进行拼接。 其中,Stanford Alpaca 格式如下所示: [ {"instruction" : ..., "input" : ..., "output" : ...}, ... ] 首先,修改模型精调脚本run_sft.sh...
Prompt填写英文提示词，负面提示词，最下方的setting还可以设置图像生成的数量，seep编码，线条强度 2.输入描述词、负面描述词 我们只能输入英文的描述词跟设定Seed，生成张数.. 设置好了之后，按下Gneerate 3.直接点击图片 「Alpaca」会生成4张图片，直接点选它生成的图片，就会转移到你的画布上。效果都很不错。也...
A gradio web UI for running Large Language Models like LLaMA, llama.cpp, GPT-J, Pythia, OPT, and GALACTICA. - Add Alpaca prompt with Input field · TiagoGF/text-generation-webui@4c491aa
它使用新的prompt来一次性生成20个任务的指令,而不是像自我指导框架那样迭代生成。这种改变不仅降低了成本,而且提高了数据生成的速度。 Alpaca基于自我指导框架,使用分类和非分类任务来生成指令数据。这些指令数据由指令、输入、输出组成。在生成指令数据时,Alpaca首先生成任务指令,然后根据指令确定是否为分类任务。如果是...
其次,他们在指令生成时使用了新的prompt,直接一次性生成20个任务的指令,而不是像Self-instruct那样迭代生成。此外,他们的指令生成不区分分类/非分类任务,这可能是GPT3.5更好的原因之一。每个指令只生成1个实例,最终以少于$500的价格获得了52K的数据。 斯坦福Alpaca的数据多样性反映了其指令生成的质量。内圈是词根是...
Prompt Tuning 算法和 P-Tuning 很像,且更简单,就是是根据 下游任务 "指令文本" 输入层embeding的的表示。Prompt Tuning 没有增加任何的层,直接使用微调指令文本(prompt) 的embeding向量。 2.3 使用 PEFT 训练 alpaca-lora 以下仅说明过程,完整代码见这里[6]。
然后选择一张你喜欢的图片,然后复制它的提示词跟负面提示词,还有种子编号 Prompt填写英文提示词,负面提示词,最下方的setting还可以设置图像生成的数量,seep编码,线条强度 2.输入描述词、负面描述词 我们只能输入英文的描述词跟设定Seed,生成张数.. 设置好了之后,按下Gneerate 3.直接点击图片 「Alpaca」会生成4张图...
Chinese-LLaMA-Alpaca是在通用中文语料上训练了基于 sentencepiece 的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并,排除重复的token后,得到的最终中文LLaMA词表大小为49953。 注意: 在模型精调(fine-tune)阶段 Alpaca 比 LLaMA 多一个 pad token,所以中文Alpaca的词表大小为49954。在后续将 LoRA 权重合并回基础模...
第三个函数generate_and_tokenize_prompt结合了前两个函数，生成并标记提示。数据准备的最后一步是将数据集分成单独的训练集和验证集:train_val = data["train"].train_test_split( test_size=200, shuffle=True, seed=42)train_data = ( train_val["train"].map(generate_and_tokenize_prompt))val_d...