为了促进大模型在中文NLP社区的开放研究,本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练,进一步提升了中文基础语义理解能力。同时,中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调,显著提升了模型对指令的理解和执行能力。详细内容请参考技术...
Github地址:github.com/ymcui/Chines 一、项目介绍 通过在原有的LLaMA词汇中增加20,000个中文符号来提高中文编码和解码的效率,并提高LLaMA的中文理解能力; 采用低秩适应(LoRA)的方法来有效地训练和部署中文的LLaMA和Alpaca模型,使研究人员能够在不产生过多计算成本的情况下使用这些模型; 评估了中文羊驼7B和13B模型在各...
AWQ(Activation-aware Weight Quantization)是一种高效的模型量化方案,目前可兼容🤗transformers、llama.cpp等主流框架。 本项目模型的AWQ预搜索结果可通过以下链接获取:https://huggingface.co/hfl/chinese-llama-alpaca-2-awq 生成AWQ量化模型(AWQ官方目录):https://github.com/mit-han-lab/llm-awq ...
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...
本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发,是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目,开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表,使用了大规模中文数据进行增量预训练,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力,相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关...
中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs) - Chinese-LLaMA-Alpaca/examples/LITERATURE.md at main · zzu-hzc/Chinese-LLaMA-Alpaca
本项目基于Meta最新发布的新一代开源大模型Llama-3开发,是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目(一期、二期)的第三期。本项目开源了中文Llama-3基座模型和中文Llama-3-Instruct指令精调大模型。这些模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练,并且使用精选指令数据进行精调,进一步提升了中文基...
总之,Chinese-LLaMA-Alpaca项目作为GitHub上一个备受关注的开源项目,展示了开源模型的魅力与实践价值。通过深入了解其技术原理、实践应用以及对开源社区的影响,我们可以更好地理解和应用预训练语言模型,为中文NLP技术的发展贡献力量。 希望本文能够帮助您更好地了解Chinese-LLaMA-Alpaca项目,激发您对开源技术的热情。在未来...
ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca: 中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs) (github.com)github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca 不同库之间的优劣,我还没有能力判别,后续如果深入了解了,会再分享。 几点提示: 合并需要mac系统,预测可以用windows ...
项目地址:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3 Llama-3 简介 2024年4月19日,Meta发布了最新一代开源大模型Llama-3,其中包括两个模型大小:8B、70B,并在未来会进一步开放400B+模型。每个模型均包括基座模型Llama-3以及经过对齐的对话模型Llama-3-Instruct。这些模型相比Llama-2在多个评测集上获得了显...