NLP之LLMs：《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详测七款个类ChatGPT大模型(GPT-2、LLaMa、Alpaca、Vicuna、MPT-Chat、CohereCommand和ChatGPT)目录《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详细测评七款个类ChatGPT大模型Overview概览Setup设置ModelSettings模型设置EvaluationMetrics评估指标FurtherAnalysis进一步分析Results结果Howwelldomodelsperformoverall?模型整体表现如何？Accuracyby
待写LLaMA模型论文原文：https://arxiv.org/abs/2302.13971v1预训练数据模型架构模型就是用的transformer的decoder，所以在结构上它与GPT是非常类似的，只是有一些细节需要注意一下。1、RMSPre-Norm2、SwiGLU激活函数3、RoPE旋转位置编码Alpaca模型[StanfordCRFM] 中文聊天aipacaGitHub-ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca内容导引
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，在调研和实验中整理了一些项目&论文的基本信息，后续会持续完善和补充。LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA项目地址：https://github.com/facebookresearch/llam
LLMs之Alpaca：《Alpaca:AStrong,ReplicableInstruction-FollowingModel》翻译与解读导读：Alpaca是一个在Meta的LLaMA7B模型基础上微调的Instruction-Following(指令跟随)语言模型。通过使用self-instruct(自我指导)的方法，利用OpenAI的text-davinci-003模型生成了52,000个Instruction-Following演示数据，并使用HuggingFace的训练框架对LLaMA模型进行了微调。通过对Alpaca进行初步评估和交互测试，发现它在单轮Instruction-Fol
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，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) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，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) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
背景上一篇文章《GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践》介绍了斯坦福大学的Alpaca-lora模型的本地化部署，并验证了实际的推理效果。总体感觉其实并不是特别理想，原始Alpaca-lora模型对中文支持并不好，用52k的中文指令集对模型进行fine-tuning之后，效果依然达不到网上说的媲美GPT-3.5的推理效果，验证了那句话：“事不目见耳闻，而臆断其有无，可乎？”在具有3块TeslaP40显卡的服务器上，利用3块GPU显卡加载模型参数和计算，进行一次简单的推理（非数学运算和逻辑运算）也需要大概30s-1min的时间，效率简直慢的惊人。在京东云GPU云主机部署上，虽然推理
模型介绍Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM（LargeLanguageModel，大语言）开源模型，是一个在52K指令上从LLaMA7B（Meta公司开源的7B）模型微调而来，具有70亿的模型参数（模型参数越大，模型的推理能力越强，当然随之训练模型的成本也就越高）。LoRA，英文全称Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。如果想让一个预训练大语言模型能够执行特定领域内的任务，一般需要做fine-tuning，但是目前推理效果好的大语言模型参数维度非常非常大，有些甚
前言为了使用开放权重的LLM(大语言模型)，基于自己的训练集，微调模型，会涉及到如下一些技术要点：配置运行环境下载、加载基础模型收集语料、微调训练检验训练效果在实施过程中，遇到不少困难，因此写下这篇文档，做为记录。环境配置1.模型加载-icetk报错(1)问题描述在huggingface的模型库中，大模型会被分散为多个bin文件，在加载这些原始模型时，有些模型(如Chat-GLM)需要安装icetk。这里遇到了第一个问题，使用pip安装icetk和torch两个包后，使用from_pretrained加载模型时会报缺少icetk的情况。但实际情况是这个包已经安装了。查资料的过程中，有人说出现该
Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）文章目录Alpaca-Lora(羊驼-Lora):轻量级ChatGPT的开源实现（对标StandfordAlpaca）总览前言（与正文可能无关，可以忽略）LoRA简要介绍各类资源Alpaca-LoraColab体验本地安装环境准备运行generate.py小结总览本文介绍Alpaca-Lora(羊驼-Lora)，可以认为是ChatGPT轻量级的开源版本，它使用Lora(Low-rankAdaptation)技术在Meta的LLaMA7B模型上微调，只需要训练很小一部分参数就可以获得媲美
