Alpaca:体型相对较小,体重通常在50~60千克左右,最多不超过70千克,身高不足1米。它的耳朵短小,脖子和腿也相对较短,整体看起来更为圆润可爱。Alpaca的毛质柔软且浓密,品质较高。 三、生活习性与用途 Llama:通常栖息在海拔较高的地区,可以超过5500米。由于体型健壮且耐力强,Llama常被用作驮兽来承载重物。它的毛虽...
Alpaca 7B 是由 Meta 的 LLaMA 7B 模型通过 52K 指令微调得到的模型。 Alpaca 与 OpenAI 的text-davinci-003 (GPT-3.5)表现类似,模型容量惊人的小,易于复现,且复现成本低(<600 美元)。 GPT-3.5 (text-davinci-003) ,ChatGPT ,Claude 和 Bing Chat 等指令遵循模型的功能越来越强大。许多用户定 期与这些...
确切地说，“llama”应该叫美洲驼，和骆驼是近亲物种，体型较大，也称“大羊驼”。而“alpaca”才是名副其实的正宗“羊驼”，外形有点像绵羊，腿比较短，看起来比较萌，也就是中文互联网传说中位列上古十大神兽之首——“草泥马”的原形。Created by GPT4 image generator 作为秘鲁人饲养的两种动物，Llama和Alpaca...
Alpaca是Stanford用52k指令数据微调LLaMA 7B后得到的预训练模型,作者声称在单轮指令执行的效果上,Alpaca的回复质量和openai的text-davinci-003相当,但是Alpaca的参数非常少(微调一个7B的llama需要在8张A100 80G上训练3个小时,花费至少100美元)。 Stanford发布了Alpaca的训练数据和模型,同时也继承了LLaMA的开源协议,仅限...
Vicuna是在LLaMa-13B的基础上使用监督数据微调得到的模型,数据集来自于ShareGPT.com 产生的用户对话数据,共70K条。使用Pytorch FSDP在8张A100上训练了一天。相较于Alpaca,Vicuna在训练中将序列长度由512扩展到了2048,并且通过梯度检测和flash attention来解决内存问题;调整训练损失考虑多轮对话,并仅根据模型的输出进行微...
简介:本文深入探讨了LLM领域的两大模型——LLaMA和Alpaca。首先,我们将解析LLaMA模型的核心架构和特点,然后转向Alpaca模型,它是LLaMA的微调版本,通过Self-instruct方式进行优化。文章旨在为读者提供清晰易懂的技术解读,帮助理解LLM模型的复杂概念,并强调实际应用和实践经验。
一、从LLaMA到Alpaca:大模型的小训练 1.1 LLaMA概要与实践 LLaMA(Large Language Model Meta AI)是由Meta AI发布的一款全新的大语言模型,共有7B、13B、33B、65B四种版本,其模型参数如下表所示: 与原始的transformer Decoder相比,LLaMA主要有以下三点改进: ...
没错，Alpaca是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型，仅用了52k数据，性能约等于GPT-3.5。关键是训练成本奇低，不到600美元。具体花费如下：在8个80GB A100上训练了3个小时，不到100美元；生成数据使用OpenAI的API，500美元。斯坦福大学计算机科学副教授Percy Liang称，由于缺乏透明度/无法完全访问像GPT 3.5这样的...
Llama是一种大型的驼科动物,通常用于在安第斯山脉地区作为货物的运输动物。它们通常比alpaca体型要大一些,毛色也更加多样化,包括白色、黑色和灰色等。而且,llama的毛比较粗糙,主要用于制作绳索和毛毯等工艺品。 2. Alpaca(羊驼): 接下来,我们来看一下alpaca这一物种。相比之下,alpaca通常被人们用来生产高品质的羊毛,...
LLaMA、Alpaca和ColossalChat是一系列自然语言处理(NLP)模型,以提升对话和生成任务的性能而闻名。 LLaMA:这是一个基于GPT-3的模型,专注于生成和修复编程代码。它可以理解和生成多种编程语言的代码,并能够提供有关代码错误的修复建议。LLaMA有助于开发人员在编写代码时更加高效和准确。