我们采用以下来自斯坦福大学Alpaca的提示模板，用于自我指导的微调，这也是在推理过程中使用的： 我们的方法和Stanford Alpaca的一个关键区别是，我们只使用为没有输入字段的例子设计的提示模板...注意，Alpaca模型有一个额外的填充标记，导致词汇量为49,954。...Part6结果 在这一节中，我们介绍并分析了我们用4位量化的中国Alpaca-7B和Alpaca-13B模型进行实验的结果，如表4所示。...中国的Alpaca-7B和Alpaca-13B模型的性能都显示出比原来的LLaMA模型有明显的提高。中国的Alpaca-13B模型的性能一直优于7B变体，突出了增加模型容量的好处。...总之，实验结果表明，中国的Alpaca-7B和Alpaca-13B模型都比原来的LLaMA模型有明显的改进，其中13B模型在所有任务中的表现一直优于7B模型。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers...配置 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。...int64 数据量差不多，虽然负面评论较少，但是可以简单的当成平衡数据来对待： df.sentiment.value_counts().plot(kind='bar'); 构建JSON数据集 原始Alpaca...让我们将Pandas的DF转换为一个JSON文件，该文件遵循原始Alpaca存储库中的格式: def sentiment_score_to_name(score: float): if score...git clone https://github.com/tloen/alpaca-lora.git %cd alpaca-lora !
本项目开源了中文LLaMA和Alpaca大型模型，强调指令微调。...（2）我们采用低秩适应（LoRA）方法进行中文LLaMA和Alpaca模型的高效训练和部署，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。...（2）我们采用来自Stanford Alpaca的以下提示模板进行self-instruct的微调，这在推理期间也会被利用： png-02 （3）我们的方法与Stanford Alpaca之间的一个关键区别在于...，我们仅使用为没有输入字段的示例设计的提示模板，而Stanford Alpaca则分别为有和无输入字段的示例使用两个模板。...我们利用约200万个数据点，包括翻译、pCLUE3、Stanford Alpaca和爬取的SFT数据来调整7B模型。
官方介绍：Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model github地址：https://github.com/tatsu-lab.../stanford_alpaca Alpaca简介 Alpaca是斯坦福大学在Meta开源的大模型LLaMA 7B基础上使用自构建的52K指令数据重新训练得到的增强模型，它的数据构造和训练成本极低...，总计约600美元（数据构建500美元+机器训练100美元），效果却逼近OpenAI的text-davinci-003（GPT 3.5），这篇博客和大家一起学习下alpaca的构建方法。...Alpaca构建流程 #mermaid-svg-uy4nhM6uTWnIOSvb {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size...LLaMA 7B指令精调 在构建好52K的指令数据集之后，使用Hugging Face的训练代码进行训练（详见博文开头的github地址），即可得到Alpaca。
图1.LoRA的做法 本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpaca-lora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。...本地会有文件夹alpaca-lora，然后cd alpaca-lora到文件夹内部执行。.../blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.json?.../lora-alpaca-zh' 如果可以看到进度条在走，说明模型已经启动成功啦。.../lora-alpaca-zh' \ --load_8bit 其中.
不过，随着几个项目的诞生，这件事变的容易了许多：首先，两个星期前来自斯坦福几位聪明的同学，带来了他们的“斯坦福羊驼”项目：tatsu-lab/stanford_alpaca，通过使用 OpenAI 的.../original-weights \ -v `pwd`/weights:/app/alpaca-lora/weights \ soulteary/llama:alpaca-lora-finetune...bash在上面的命令中，我们将原始模型文件挂载到了容器的 /app/alpaca-lora/original-weights 目录，一会使用。...并将项目当前目录的 weights 文件夹挂载到了容器中的 /app/alpaca-lora/weights，用于保存后续要使用的 HF 模型格式。.../original-weights \ -v `pwd`/weights:/app/alpaca-lora/weights \ soulteary/llama:alpaca-lora-65b-finetune
紧接着， Stanford Alpaca 借助 self-instruct 的方式生成的 52K English Instruction-Fine Tuning (IFT) 数据对 LLaMA-7B 进行了微调...Alpaca-CoT 吸引了大批具有相同兴趣的开源爱好者和 LLM 研究者，不断注入最新的 LLM-IFT 技术。...机器之心最新一期线上分享邀请到了中国科学院信息工程研究所博士生佀庆一，为大家分享他们近期的开源项目 Alpaca-CoT。...模型平台项目主页链接： https://sota.jiqizhixin.com/project/alpaca-cot 3）代码仓库： https://github.com/PhoebusSi/Alpaca-CoT...如群已超出人数限制，请添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4 或 syncedai5，备注「Alpaca-CoT」即可加入。
项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca 试用地址：https://alpaca-ai-custom6.ngrok.io/ 实验结果表明，Alpaca...也就是说，只有 7B 参数的轻量级模型 Alpaca 性能可媲美 GPT-3.5 这样的超大规模语言模型。 我们来看一下 Alpaca 模型是如何做到的。...从参数规模的角度看，Alpaca 远远小于 text-davinci-003，移动端甚至也可以运行 7B 的轻量级语言模型。这让 Alpaca 意义非凡。...斯坦福的研究团队还强调：Alpaca 只可用于学术研究，禁止任何商业用途。 接下来，斯坦福的研究团队会进一步探究 Alpaca 模型的安全性、理解能力、规模扩展等等。...研究团队希望 Alpaca 能够促进指令遵循模型的发展。
3 经过指令精调的Alpaca会比LLaMA多一个pad token，因此请勿混用LLaMA/Alpaca词表。...-7B ziqingyang/chinese-alpaca-lora-7b Model Hub Link Chinese-Alpaca-13B ziqingyang/chinese-alpaca-lora...-7B、中文Alpaca-13B、中文Alpaca-33B、中文Alpaca-Plus-7B、中文Alpaca-Plus-13B的效果。...：对比了8-bit量化版的Alpaca-7B、13B、Plus-7B 样例数 中文Alpaca-7B 中文Alpaca-13B 中文Alpaca-Plus-7B 总平均分 200 65.3...、Plus-13B和F16的33B 样例数 Alpaca-Plus-7B Alpaca-Plus-13B Alpaca-33B 总平均分 200 75.3 79.4 82.0
今天，斯坦福发布了一个由LLaMA 7B微调的模型Alpaca，训练3小时，性能比肩GPT-3.5。 一觉醒来，斯坦福大模型Alpaca（草泥马）火了。...除了利用这个静态评估集，他们还对Alpaca模型进行了交互式测试，发现Alpaca在各种输入上的表现往往与GPT-3.5相似。...斯坦福用Alpaca进行的演示： 演示一让Alpaca来谈谈自己和LLaMA的区别。 演示二让Alpaca写了一封邮件，内容简洁明了，格式也很标准。...撰写周详的论文摘要时，Alpaca传播了错误的信息。 另外，Alpaca可能还存在许多与底层语言模型和指令微调数据相关的局限。...没有设计足够多的安全措施，所以Alpaca还没有做好广泛使用的准备 除此之外，斯坦福研究人员总结了Alpaca未来研究会有三个方向。
Wang 发布的 Alpaca-LoRA 项目。...在近期的一篇博客中，几位研究者介绍了如何使用 Alpaca-LoRA 来微调 LLaMA。 使用 Alpaca-LoRA 之前，需要具备一些先决条件。...首选你需要克隆 Alpaca-LoRA 存储库，代码如下： git clone https://github.com/daanelson/alpaca-loracd alpaca-lora 其次，获取...首先是来自华中师范大学等机构的三位个人开发者开源的中文语言模型骆驼 (Luotuo)，该项目基于 LLaMA、Stanford Alpaca、Alpaca LoRA、Japanese-Alpaca-LoRA...这个模型是在 Meta 开源的 LLaMA 基础上，参考 Alpaca 和 Alpaca-LoRA 两个项目，对中文进行了训练。
在 Alpaca 模型原始 52K 数据的基础上，我们添加了额外的 98,369 个条目，涵盖英语、简体中文、繁体中文（台湾）、繁体中文（香港）、日语、德语以及各种语言和语法任务。...项目链接可以查看 https://guanaco-model.github.io/ alpaca中文指令微调数据集 与原始alpaca数据json格式相同,数据生成的方法是机器翻译和self-instruct...人工精调的中文对话数据集 加入除了alpaca之外的其他中文聊天对话 人工微调，部分并不中文化的问题，我们将重新询问chatgpt或文心一言，重新获取回答并覆盖掉alpaca的回答 firefly-train...cover_alpaca2jsonl.py \ --data_path data/alpaca_data.json \ --save_path data/alpaca_data.jsonl...\ --save_path data/alpaca \ --max_seq_length 320 2.
以 Meta 开源 LLaMA（直译为「大羊驼」）系列模型为起点，斯坦福大学等机构的研究人员先后在其上进行「二创」，开源了基于 LLaMA 的 Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo...这一点和斯坦福之前的 Alpaca 模型类似，但 Vicuna 比 Alpaca 的生成质量更好，速度也更快。...我们来对比一下 Alpaca 和 Vicuna 的生成结果，对于同一个问题：「为你最近刚去过的夏威夷旅行撰写一篇博客，重点介绍文化体验和必看景点」，Alpaca 的回答是： Vicuna 的回答是：...显然，Vicuna 的回答比 Alpaca 优秀很多，甚至已经可以媲美 ChatGPT 的回答。...之后该研究为每个类别设计了十个问题，并统计 LLaMA、Alpaca、ChatGPT、Bard 和 Vicuna 在这些问题上的性能。
然而，广泛使用的IFT数据集（例如，Alpaca的52k数据）却包含许多质量低下的实例，这些实例带有错误或无关的回应，对IFT产生了误导和不利影响。...作者还将AlpaGasus-9k和使用从Alpaca数据集中随机挑选出9k数据训练的模型进行了对比。...首先，作者比较了AlpaGasus-7B(9k)和Alpaca-7B(52k)在WizardLM测试集上的表现。...成本节约 在成本节约部分，作者比较了AlpaGasus和Alpaca的训练成本，考虑到在AWS上所需的计算费用。...对于7B模型，使用9k数据的AlpaGasus的训练成本为4.78美元，使用52k数据的Alpaca的训练成本为27.31美元。
带视觉的多模态医学基础大模型，它来啦～ 名为Visual Med-Alpaca，官宣即开源。...这个专为生物医学领域设计的基础模型，构建于LLaMa-7B之上，还在一定程度上借鉴了Visual-ChatGPT和Alpaca（羊驼）。...Visual Med-Alpaca 而从技术层面来看，Visual Med-Alpaca构建于Meta开源的LLaMa-7B之上，是比较轻量级的一个模型，易于本地化部署，并降低微调成本。...团队强调，为Visual Med-Alpaca评估划定能力边界非常重要。...2名剑桥老师+4名华人小哥 Visual Med-Alpaca项目背后，是两位剑桥老师和四名华人小哥。
与同样基于LLaMA的斯坦福Alpaca相比，新方法收集的数据不再仅限于单轮对话，可以达到3-4轮。 至于最后效果究竟如何，不妨就用Alpaca和ChatGPT来对比。 先来看最基本的常识问答。...这个问题出自斯坦福Alpaca的发布博客，用来说明Alpaca能力的局限性。...原版Alpaca和用LoRA方法训练的Alpaca会答错成1974年之前的首都达累斯萨拉姆，而白泽和ChatGPT可以给出正确答案“多多马”。...由于原版Alpaca的Demo已经因安全和成本问题下线了，之后的对比都是用Alpaca-LoRA， 事件分析 分析雷曼兄弟银行是怎么破产的。 可以看出ChatGPT给出的答案更长更详细。...白泽基本上给出了ChatGPT答案的概括版，与Alpaca-LoRA相比覆盖了更多的信息。 并且这个结果不是cherry-picked（精心挑选的），也就是说直接呈现模型在第一次尝试时的输出。
而后团队演示了让草泥马Alpaca写邮件： 写一封e-mail祝贺被斯坦福大学录取的新生，并提到你很高兴能亲自见到他们。...草泥马Alpaca对于这个任务也是信手拈来，直接给出了一个像模像样的邮件模板： 难度再次进阶，团队这次提出了让草泥马Alpaca写论文摘要的需求： 写一篇经过深思熟虑的机器学习论文摘要，证明42是训练神经网络的最优...当然，也有迫不及待的网友亲自下场试验，发现草泥马Alpaca写代码也是不在话下。 不过即便草泥马Alpaca能够hold住大部分问题，但这并不意味着它没有缺陷。...除此之外，若是亲自体验过草泥马Alpaca就会发现，它……巨慢： 对此，有网友认为可能是使用的人太多的原因。...不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。
前段时间，斯坦福发布了Alpaca，是由Meta的LLaMA 7B微调而来，仅用了52k数据，性能可以与GPT-3.5匹敌。...同时，在在超过90%的情况下胜过了其他模型，如LLaMA和斯坦福的Alpaca。...90%匹敌ChatGPT 研究人员让斯坦福的Alpaca和Vicuna来了一轮大比拼，分别对基准问题回答进行了演示。...Alpaca的回答可以说是一个浓缩版，短短几行就写完了，没有按照要求完成任务。它仅是提到了自己写了一篇博客，并对博客内容做了一个概述。...Vicuna的训练方法建立在斯坦福的Alpaca基础上，并进行了以下改进： 内存优化： 为了使Vicuna能够理解长上下文，将最大上下文长度从Alpaca的512扩展到2048，这大大增加了GPU内存需求
（low-rank adaptation）技术复现了Alpaca的结果，用了一个更加低成本的方法，只在一块RTX 4090显卡上训练5个小时得到了一个Alpaca水平相当的模型。...GitHub链接： https://github.com/tloen/alpaca-lora 尽管 Alpaca和alpaca-lora取得了较大的提升，但其种子任务都是英语，缺乏对中文的支持。...GitHub链接： https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora Dolly Dolly在Alpaca的启发下，用Alpaca数据集，在GPT-J-6B上实现微调...这种克隆式在Alpaca启发下越来越多，总结起来大致采用Alpaca开源的数据获取方式，在6B或者7B规模大小的旧模型上进行指令微调，获得类似ChatGPT的的效果。...评测效果优于Alpaca，达到ChatGPT 50%的性能。
更新日志 [2023/04/28] 增加了基于中文Alpaca大模型[3]进行指令微调的模型发布。 [2023/04/24] 增加了基于LLaMA和医学文献进行指令微调的模型发布。...对Alpaca进行指令微调的LoRA权重文件 #基于医学知识库 lora-alpaca-med-alpaca/ - adapter_config.json # LoRA权重配置文件 - adapter_model.bin...# LoRA权重文件 #基于医学知识库和医学文献 lora-alpaca-med-alpaca-alldata/ - adapter_config.json # LoRA权重配置文件...当前开源的模型由于LLaMA及Alpaca中文语料有限，且知识结合的方式较为粗糙，目前我们在进行相关改进研究，完成后欢迎大家的关注。.../stanford_alpaca•alpaca-lora by @tloen: https://github.com/tloen/alpaca-lora•CMeKG https://github.com
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