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...
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...
LLM:采用LLaMA模型,并使用Chinese-Alpaca-Plus 7B初始化。 图像经过Vision Encoder编码,通过Resampler映射为固定长度的表示。随后,将图像和文本表示拼接后送入LLM。LLM根据图像和文本指令生成结果。 训练策略 与Chinese-LLaMA-Alpaca类似,VisualCLA采用LoRA对模型进行高效精调。可训练参数包括图像编码器的LoRA参数,LLM的LoR...
| Chinese-Alpaca-Pro-33B | 0e7ba4951f605d2c0a7f0bcb983d7f6ed075c8dd23fbbcbc8a8c9643247212a3 | ### Merged files (consolidated.*.pth) @@ -88,10 +91,13 @@ The followings are SHA256 values for merged files (`consolidated.*.pth`). Note t | Chinese-LLaMA-Plus-33B | 0da2fa92c...
合并后生成两个文件夹,./merged_tokenizer_sp与./merged_tokenizer_hf,其中hf格式的词表文件后续在预训练时将被用到,词表大小由 32000 扩充至 49953。 四、预训练 4.1 预训练数据 Chinese-LLaMA-Alpaca 的预训练是在 20G 或着 120G 的中文语料上完成的,为了方便调试,repo 给出了一个预训练数据的示例文件pt...
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...
Chinese-Alpaca-2-13B-16K 86.84% 1580 Chinese-Alpaca-2-13B 72.01% 1579 Chinese-Alpaca-Pro-33B 64.87% 1548 Chinese-Alpaca-2-7B 64.11% 1572 Chinese-Alpaca-Pro-7B 62.05% 1500 Chinese-Alpaca-2-7B-16K 61.67% 1540 Chinese-Alpaca-Pro-13B 61.26% 1567 Chinese-Alpaca-Plus-33B 31.29% 1401 Chinese...
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_data.json) to Chinese using ChatGPT API. 122 + We paid around US $...
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_...
Base model: Chinese-LLaMA-2 (1.3B, 7B, 13B) Instruction/chat model: Chinese-Alpaca-2 (1.3B, 7B, 13B) Long context model (16K/64K): Chinese-LLaMA-2-16K (7B, 13B) 、Chinese-Alpaca-2-16K (7B, 13B) Chinese-LLaMA-2-64K (7B)、Chinese-Alpaca-2-64K (7B) RLHF model:Chinese-Alpaca...