GitHub：GitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca:中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)中文LLaMA模型中文LLaMA模型在原版的基础上扩充了中文词表，使用了中文通用纯文本数据进行二次预训练。模型名称训练数据重构模型[1]大小[2]LoRA下载[3]Chinese-LLaMA-7B通用20G原版LLaMA-7B770M[百度网盘][GoogleDrive]Chinese-LLaMA-Plus-7B ⭐️通用120G原版LLaMA-7B790M
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AlpacaLoRa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和hugsFace)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。配置首先，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GoogleColab环境中无缝地工作。首先安装必要的依赖:!pipinstall-Upip!pipinstallaccelerate==0.18.0!pipins
基于llama的开源项目有很多，本次测试的是一个基于7b的llama二次训练的项目，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。在预训练阶段使用了20G中文语料的预训练。但即使LLaMA本身已经过充分的预训练并且具备一定的跨语言能力，但看起来20G的中文预训练还是非常不充分的。因此，做了如下改进，并发布了Plus版本：1、进一步扩充了训练数据，其中预训练语料扩充至120
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat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。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat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。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca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（fullfine-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LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca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（fullfine-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LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
【AI实战】从零开始搭建中文LLaMA-33B语言模型Chinese-LLaMA-Alpaca-33B简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Chinese-LLaMA-Alpaca拉取llama-30b-hf模型权重及代码拉取chinese-llama-lora-33b模型权重及代码合并模型权重先转换pth类型的模型权重，验证模型权重合并后检查SHA256再合并huggingface类型的模型权重搭建测试页面拉取text-generation-webui加载模型并启动webui参考简介2023年2月25日消息，Meta推出了一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型，
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录目录一、什么是Llama？二、Llama模型可以来做什么？编辑三、中文Llama模型的LORA四、Llama模型简单微调实现1、中文Llama模型的微调2、中文
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca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（fullfine-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LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
