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-...
斯坦福大学开发的羊驼(Alpaca 7B)模型是一个具有70亿参数的大型语言模型,其在自然语言处理领域取得了显著的成果。本文将从零开始复现该模型,介绍其实现过程和应用实践。 一、数据准备 首先,我们需要准备用于训练模型的数据集。对于大型语言模型,数据集通常是非常庞大的,包含大量的文本数据。常用的数据集包括维基百科、...
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。
在实际体验中,我们分别测试了Alpaca模型的7B和13B版本。测试结果显示,这两款模型在自然语言处理任务中均表现出色,尤其在文本生成、问答、对话生成等方面具有显著优势。与GPT 3.0相比,Alpaca模型在生成文本的质量、流畅度和连贯性方面都有所提升。此外,Alpaca模型还具有更快的推理速度,使得在实际应用中能够更加高效地处理...
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...
Termux的chroot Ubuntu环境运行alpaca.cpp➡ 详细设定过程:https://ivonblog.com/posts/alpaca-cpp-termux-android/➡ BGM: C418 - Mice on Venus➡ 使用的媒体处理件: Kdenlive, GIMP, 视频播放量 19737、弹幕量 16、点赞数 436、投硬币枚数 85、收藏人数 763、转
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...