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。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...
”斯坦福Alpaca“ 的搜索结果
Stanford Alpaca是一个Instruction-following的LLaMA模型，即一个对LLaMA模型进行指令调优的结果模型。更多细节可以参考。
先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。 最近伯克利又发布了一个新模型「考拉Koala」，...
性能上作者对Alpaca进行了评估，与openai的text-davinct-003模型在self-instruct[2]场景下的性能表现相似。Alpaca 是 LLaMA-7B 的微调版本，使用Self-instruct[2]方式借用text-davinct-003构建了52K的数据，同时在其...
斯坦福的 Alpaca 是一种基于指令执行的语言模型，它可以根据用户给出的指令，生成不同类型的文本内容，例如诗歌、故事、代码等。Alpaca 的特点是它可以快速地适应新的任务和数据集，而不需要重新训练或微调。Alpaca ...
比如，斯坦福的草泥马（Alpaca）、UC伯克利联手CMU、斯坦福等骆马（Vicuna），初创公司Databricks的Dolly等等。 针对不同任务和应用构建的各种类ChatGPT的大型语言模型，在整个领域呈现出百家争鸣之势。 那么问题...
最近，UltraLM-13B 在斯坦福大学 Alpaca-Eval 榜单中位列开源模型榜首，是唯一一个得分在 80 以上的开源模型。ChatGPT之后，开源社区内复现追赶 ChatGPT 的工作成为了整个领域最热的研究点。其中，对齐（Alignment）...
除了在 AlpacaEval 评测集上进行评估外，我们还自己构建了一个指令评测集，该评测集包含了 80 条 Vicuna 测试集，以及其他 300 条由 GPT-4 生成的不同领域不同难度的指令，涵盖了对常识知识、世界知识、专业知识、...
GPT-3.5 (text-davinci-003)、ChatGPT、Claude 和 Bing Chat 等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。...
毕竟是斯坦福大学训练的模型，对中文的确支持的不好。1、自己买个GPU服务器（如果不训练，可以随便买个高内存的即可），有些网站很便宜，小时起租！3、上面两个模型搞定跑起来之后，是否能训练自己的模型呢？，不...
还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节)该项目部分一开始是作为此文《》的第4部分，但但随着研究深入 为避免该文篇幅又过长，将把『第...
翻译与解读时间2023年3月13日地址GitHUb地址：作者我们介绍了Alpaca 7B，这是一个在52,000个instruction-following示范中，通过对LLaMA 7B模型进行微调得到的模型。在我们对单轮instruction-following的初步评估中，...
从上面可以看到，在一台8卡的A800服务器上面，基于Alpaca-Lora针对指令数据大概20分钟左右即可完成参数高效微调，相对于斯坦福羊驼训练速度显著提升。参考文档LLaMA：斯坦福-羊驼。
个人电脑即可，不需要GPU，但要主要内存最好大于8G。我直接在虚拟机中安装成功，且流程运行。...1. 首先使用如下命令下载 alpaca.cpp 项目。如果运行时报错，有可能是内存或CPU性能不足。2.进入项目后，下载模型。
去年的Alpaca 7B模型，不仅展示了在处理指令任务上的出色能力，还因其相对小的规模和低廉的复现成本而引起了大家的注意。在本篇博客中，汇总了官方报告和官方Git的内容，通过阅读可以了解Alpaca 7B模型的起源、训练...
模型就是用的transformer的decoder，模型设计的不同点在于
预训练模型：decapoda-research/llama-7b-hf 会自动下载。共计33个405M的bin文件，...该数据基于斯坦福alpca数据进行了清洗。由于微调时间较长，这里直接后台运行。效果如下，显存占用约8个G。1、将项目下载到本地。
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，这篇...
Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（full fine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此， Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术，在冻结原模型 ...
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， 原因可能是由于训练的步数不够，只迭代了约1/4个epoch，远小于 Alpaca 的迭代次数（3 epochs），模型处于欠拟合。但是我们的结果初步验证了假设：仅使用翻译数据和英文指令，也可以使 LLaMA 获得中文指令能力，...
LLMs之Vicuna：《Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality》翻译与解读 ...《Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality》翻译与解读...
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca：基于单机CPU+Windows系统实现中文LLaMA算法进行模型部署(llama.cpp)+模型推理全流程步骤【安装环境+创建环境并安装依赖+原版LLaMA转HF格式+合并llama_hf和chinese-alpaca-lora-7b→下载...
LLMs之Alpaca_LoRA：Alpaca_LoRA简介(痛点/改进)、实战案例—基于CentOS和多卡(A800+并行技术)实现全流程完整复现Alpaca_7B—安装依赖、转换为HF模型文件、模型微调(LoRA+单卡/多卡)、模型推理(CLI/llama.cpp/Docker...
三月中旬，斯坦福发布的 Alpaca （指令跟随语言模型）火了。其被认为是 ChatGPT 轻量级的开源版本，其训练数据集来源于text-davinci-003，并由 Meta 的 LLaMA 7B 微调得来的全新模型，性能约等于 GPT-3.5。斯坦福...
使用 GPT-4 作为判断的初步评估表明，Vicuna-13B 达到了 OpenAI ChatGPT 和 Google Bard 90% 以上的质量，同时在>90%的情况下优于 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型。剧透下，后文实测效果，其实吧，还行吧。...
LLMs：《Efficient And Effective Text Encoding For Chinese Llama And Alpaca—6月15日版本》翻译与解读 目录 《Efficient And Effective Text Encoding For Chinese Llama And Alpaca—6月15日版本》翻译与...
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