Stanford Alpaca:斯坦福-羊驼 Alpaca-LoRA Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model
今天尝试了在本地运行ggml-Alpaca-7b-q4模型,该模型来自Hugging face开源(图二),大小适中:4.21GB😄。图一展示了我提出的问题,该模型在解码速度上表现较快,我在外星人M15笔记本上运行,问题回答时间在10秒之内。首先,我让它输出一首关于春天/花的诗,回复结果非常出色;接着问了中韩文化区别的题目,回复质量一般;...
Alpaca.cpp是一个用 C++ 编写的项目,它允许在PC 上本地快速运行类似 ChatGPT 的模型。 这里主要说的是7B 模型 从这里latest release下载最新的release. 在 Windows, 下载alpaca-win.zip, 在Mac (包括Intel 或者 ARM) 下载alpaca-mac.zip, nd 在Linux (x64) 下载alpaca-linux.zip. 下载ggml-alpaca-7b-q4....
上面的例子表明,Alpaca的输出通常写得很好。我们注意到Alpaca反映了指令instruction-following集的一般风格。因此,Alpaca的回答通常比ChatGPT更短,这反映了text-davinci-003的输出更短。 已知限制 Alpaca还表现出语言模型的几种常见缺陷,包括幻觉、毒性和刻板印象。幻觉似乎尤其是Alpaca的常见故障模式,即使与text-davinci-...
Alpaca-Lora,一个基于LLaMA(7B)的微调方法,能够在短短的二十分钟内完成微调过程,同时实现与斯坦福羊驼相当的效果。这一技术的出现,无疑为大型语言模型的快速适应和应用开辟了新的道路。 Alpaca-Lora的核心思想是利用轻量级的微调技术——LoRA(Low-Rank Adaptation)。LoRA通过在原始模型的基础上添加低秩矩阵,实现对模型...
第二步:将数据集consolidated.00.pth复制到zh-models/7b/目录中 最后一步:新建终端,加载并启动模型: BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 带大家体验一下Chinese-LLaMA-Alpaca-7B大模型(这个项目不吃GPU但是特别吃CPU,尽量选择配置好一点的运行环境)详细请看...
为了解决这个问题,Alpaca-LoRA模型应运而生,它基于LLaMA(7B)模型,通过低秩适应(LoRA)技术,实现了模型的轻量级微调,取得了令人瞩目的效果。 Alpaca-LoRA的核心思想在于,它不需要对整个LLaMA(7B)模型进行大量的参数训练,而只需要调整模型中的一小部分参数。这种微调方式不仅降低了计算资源的需求,还大大提高了训练速度。
7B模型。Alpaca仅能用于学术研究，禁止任何商业用途，因为LLaMA使用非商业授权，Alpaca以LLaMA为基础，因此也继承了非商业用途的要求，另外由于指令资料来自于OpenAI的text-davinci-003模型，其使用条款禁止用于开发和OpenAI竞争的模型，再来是Alpaca还没有足够的安全措施，因此无法部署在一般用途上。
手机部署运行中文LLaMA-Alpaca语言模型 安卓手机运行 DeepSeek-R1-1.5B【草履虫都会】 Termux virglrenderer GPU硬件加速演示 & 手机运行Undertale 小米14安装运行Qwen1.5-7B开源大语言模型(无需联网) 手机也能运行语言大模型,手机版私有化的Chatgpt要来了? 在手机上运行通义千问和ChatGLM2!!!命令在简介!!!
为了降低文本生成模型的训练成本和提高其性能，斯坦福大学近日发布了一个全新的模型 Alpaca7B。Alpaca7B 是由 Meta 的 LLaMA 7B 模型微调而来的，仅用了 52k 数据，就达到了与 GPT-3.5（约 350 亿参数）相当的性能。更令人惊讶的是，Alpaca7B 的训练成本只有不到 600 美元，在一张 A100 显卡上只需训练三个...