结论:相比于原始LLaMA,中文Alpaca-7B和Alpaca-13B模型的表现有明显的提升。中文Alpaca-13B模型在各项任务中的表现均优于Alpaca-7B模型。 以下的例子展示了中文Alpaca模型(7B与13B)在同一个prompt下的对比结果: Reference EFFICIENT AND EFFECTIVE TEXT ENCODING FOR CHINESE LLAMA AND ALPACA编辑...
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...
Chinese-LLaMA-Alpaca是在通用中文语料上训练了基于 sentencepiece 的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并,排除重复的token后,得到的最终中文LLaMA词表大小为49953。 注意: 在模型精调(fine-tune)阶段 Alpaca 比 LLaMA 多一个 pad token,所以中文Alpaca的词表大小为49954。在后续将 LoRA 权重合并回基础模...
1.2 Alpaca如何使用小成本训练大模型 如下图所示,Stanford的研究者使用52K个intruction-following examples 来微调LLaMA 7B模型,从而生成了Alpaca7B。 Alpaca团队使用self-instruct提供的175个prompts,调用 OpenAI 的text-davinci-003模型,利用 OpenAI 的模型来产生有价值的 instructions。 将OpenAI 性能完备的模型作为 Tea...
Chinese-LLaMA-Alpaca是在通用中文语料上训练了基于 sentencepiece 的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并,排除重复的token后,得到的最终中文LLaMA词表大小为49953。 注意: 在模型精调(fine-tune)阶段 Alpaca 比 LLaMA 多一个 pad token,所以中文Alpaca的词表大小为49954。在后续将 LoRA 权重合并回基础模...
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报告(Cui, Yang, and Yao, 2023)。
首先，alpaca-lora1 GitHub存储库提供了一个脚本(finetune.py)来训练模型。在本文中，我们将利用这些代码并使其在Google Colab环境中无缝地工作。首先安装必要的依赖:!pip install -U pip!pip install accelerate==0.18.0!pip install appdirs==1.4.4!pip install bitsandbytes==0.37.2!pip install datasets...
Important Note:There are four related animals. The alpaca, the llama, and their camelid cousins, vicunas, and guanacos. If you’re an alpaca farmer or llama farmer, you must have to deal with people confusing your animals all the time!
可爱的羊驼(Alpaca)。在南美的农牧场很常见,北美也有。 羊驼出产于南美,智利、秘鲁、美国、澳洲等地,性情温驯,胆小,如果人去喂它,羊驼一定要等人走开后才去吃,即使是很熟悉它的主人也是如此。但是,它有时也会发脾气,知道什么是痛苦。例如它遇到不顺心的事时,能像骆驼那样从鼻中喷出分泌物和粪便来,或向别的动...
首先,alpaca-lora1GitHub存储库提供了一个脚本(finetune.py)来训练模型。在本文中,我们将利用这些代码并使其在Google Colab环境中无缝地工作。 首先安装必要的依赖: 代码语言:javascript 复制 !pip install-Upip!pip install accelerate==0.18.0!pip install appdirs==1.4.4!pip install bitsandbytes==0.37.2!pip...