训练样本格式 decoder transformer 类模型的训练数据是格式不限的字符串。而 alpaca 所要做的是指令 sft,故其所设计的单条样本的格式是: Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.\n\n ##...
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...
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,...
Xwin-LM：700亿参数打赢GPT-4 Xwin-LM是以Llama 2为基础进行微调的，该模型旨在开发和开源大语言模型的对齐技术，包括监督微调（SFT）、奖励模型（RM）、拒绝采样、人类反馈强化学习（RLHF）等。1. 性能评估 研究人员评估了Xwin-LM在805个问题上与Text-Davinci-003 、ChatGPT和GPT-4的胜率。可以看到，Xwin-...
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]。
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,...
首先使用 self-instruct 种子集中的175 个人工编写的指令-输出(instruction-output)对,然后用该种子集作为 in-context 样本 prompt text-davinci-003模型来生成更多指令。Alpaca通过简化生成 pipeline 改进了 self-instruct 方法,并显著降低了成本。Alpaca官方声称基于openai的API生成52k指令数据集的费用<500美元。 有了...
Xwin-LM是以Llama 2为基础进行微调的,该模型旨在开发和开源大语言模型的对齐技术,包括监督微调(SFT)、奖励模型(RM)、拒绝采样、人类反馈强化学习(RLHF)等。 1. 性能评估 研究人员评估了Xwin-LM在805个问题上与Text-Davinci-003 、ChatGPT和GPT-4的胜率。
为了快速评测相关模型的实际文本生成表现,本项目在给定相同的prompt的情况下,在一些常见任务上对比测试了本项目的中文Alpaca-7B、中文Alpaca-13B、中文Alpaca-33B、中文Alpaca-Plus-7B、中文Alpaca-Plus-13B的效果。生成回复具有随机性,受解码超参、随机种子等因素影响。以下相关评测并非绝对严谨,测试结果仅供晾晒参考,欢迎...
python3 uniform_finetune.py ---model_type moss --model_name_or_path fnlp/moss-moon-003-sft \ --data alpaca --lora_target_modules q_proj v_proj --per_gpu_train_batch_size 1 \ --learning_rate 3e-4 --epochs 3 for InternLM