| Chinese-Alpaca-Plus-7B ⭐️ | Instruction 4M | *LLaMA-7B &Chinese-LLaMA-Plus-7B* | 1.1G | [[百度网盘]](https://pan.baidu.com/s/12tjjxmDWwLBM8Tj_7FAjHg?pwd=32hc)[[Google Drive]](https://drive.google.com/file/d/1EDcTmq6tDmRxqarpapdyDGBE9opY0zrB/view?usp=share_link) |...
第一步肯定是合并,本来是需要 一步一步合并的,但是目前有chinese-alpaca-plus-7B-hf的开源版,可以下载,然后跟LaWGPT-7B-beta1.1合并就可以 pythonmerge.py\--base_model'minlik/chinese-alpaca-plus-7B-hf'\--lora_model'entity303/LaWGPT-7B-beta1.1'\--output_dir'./models/base_models/LaWGPT-merge-7...
| Chinese-Alpaca-Plus-7B ⭐️ | 指令4M | *原版LLaMA-7B &Chinese-LLaMA-Plus-7B*[4] | 1.1G | [[百度网盘]](https://pan.baidu.com/s/12tjjxmDWwLBM8Tj_7FAjHg?pwd=32hc)[[Google Drive]](https://drive.google.com/file/d/1EDcTmq6tDmRxqarpapdyDGBE9opY0zrB/view?usp=share_link) ...
# 基于原版 LLaMA 预训练,该模型在2.2章节产出pretrained_model=./models/original_llama_hf_7b# 合并后的中文 LLaMA 的 tokenizer,在词表扩充时产出chinese_tokenizer_path=./scripts/merge_tokenizer/merged_tokenizer_hf# 预训练数据目录,会寻找该目录下的所有 .txt 格式文件dataset_dir=./data# 存放数据缓存文件...
Our LLaMA/Alpaca Model Tokenizer.model 下表展示了tokenizer.model的SHA256。请注意LLaMA与Alpaca的tokenizer.model不同。对于同一个模型类型,不同大小或者版本的tokenizer.model是相同的。例如,LLaMA-7B, LLaMA-13B, LLaMA-Plus-7B的tokenizer.model相同。
Our LLaMA/Alpaca Model Tokenizer.model 下表展示了tokenizer.model的SHA256。请注意LLaMA与Alpaca的tokenizer.model不同。对于同一个模型类型,不同大小或者版本的tokenizer.model是相同的。例如,LLaMA-7B, LLaMA-13B, LLaMA-Plus-7B的tokenizer.model相同。 The followings are SHA256 values for tokenizer.model files...
The training code only made a slightly change on the Japanese-Alpaca-LoRA A. [0.1 version model](https://huggingface.co/qychen/luotuo-lora-7b-0.1/tree/main) was trained on translated data, which translate the [alpaca_data.json](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca...
中文Alpaca模型在上述中文LLaMA模型的基础上进一步使用了指令数据进行精调。如希望体验类ChatGPT对话交互,请使用Alpaca模型,而不是LLaMA模型。 官方提供了7B和13B,笔者机器有限,于是果断选择了7B 首先,本项目是进行两次训练,第一次是基于llama训练中文语料,得到了chinese-llama和chinese-llama-plus,然后在这两个基础上又...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=5pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--model_name_or_path./Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1\--do_train\--datasetalpaca_zh,alpaca_gpt4_zh,sharegpt\--finetuning_typelora\--quantization_bit4\--overwrite_cache\--output_diroutput/\--per_device_train_batch_size2\--gradient_...
Chinese-Alpaca-2-LoRA-7B-16KChat ModelLlama-2-7B-hf1.1 GB[Baidu][Google][🤗HF] Important As the LoRA models cannot be used separately, they must be merged with the original Llama-2 to form a complete model for model inference, quantization, or further training. Please choose one of the...