由于LLaMA没有使用RLHF，后来有一个初创公司NebulyAI使用LangChainagent生成的数据集对LLaMA模型使用了RLHF进行学习，得到了ChatLLaMA模型，详情请参考：Meta开源的LLaMA性能真如论文所述吗？如果增加RLHF，效果会提升吗？，其实RLHF未必是必须的，主要是高质量的标注数据获取成本比较高，RLHF是一个trade-off。StackLLaMA模型介绍今天分享的StackLLaMA是按照InstructGPT论文的方法获得的，它的目的是，在算法流程上和ChatGPT类似，大致流程如下：监督微调(SFT)奖励/偏好建模(RM)从人类反馈中强化学习(RLH
大语言模型（LLM）现在非常流行，可惜ChatGPT等都不开源。大家没法搭建一个自己的环境来感受以下。幸好Meta开源了LLama，这是LLama的介绍：https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/具体技术细节请看论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels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（骆驼）等轻量
大语言模型（LLM）现在非常流行，可惜ChatGPT等都不开源。大家没法搭建一个自己的环境来感受以下。幸好Meta开源了LLama，这是LLama的介绍：https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/具体技术细节请看论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels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（骆驼）等轻量
git：nomic-ai/gpt4all:gpt4all:anecosystemofopen-sourcechatbotstrainedonamassivecollectionsofcleanassistantdataincludingcode,storiesanddialogue(github.com)下载好源码后，的目录结构： 视频中说的chat目录在： gpt4all-training/chat 下载gpt4all使用的模型地址：https://the-eye.eu/public/AI/models/nomic-ai/gpt4all/gpt4all-lora-quantized.bin模
PapernameStackLLaMA:Ahands-onguidetotrainLLaMAwithRLHFPaperReadingNoteProjectURL:https://huggingface.co/blog/stackllamaCodeURL:https://huggingface.co/docs/trl/indexTL;DRHuggingface公司开发的RLHF训练代码，已集成到huggingface的trl库中，在StackExchange数据集对LLaMA模型进行了微调。博客详细介绍了SFT（有监督微调）、RM（奖励/偏好建模）和RLHF（人类反馈的强化学习）的训练细节，并介
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
2023年04月06日（星期四）11:00-12:00，由智源社区主办的「智源LIVE第36期线上活动：ChatDoctor：基于LLaMA在医学领域知识上微调的医学对话模型。本期活动将在线举办，「阅读原文」报名即可参加。李云响李云响，德克萨斯大学西南医学中心放射肿瘤科，医学物理学博士生。在生物医学相关顶级期刊会议一作发表多篇论文。在医学图像分析、文本图像多模态均有所研究。个人主页https://www.yunxiangli.topChatDoctor：基于LLaMA在医学领域知识上微调的医学对话模型通用领域中最近的大型语言模型(LLM)，例如ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类的响应方面
来源MetaAIgithub地址：facebookresearch/llama论文：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels模型：目前可以在huggingface上直接下载，https://huggingface.co/decapoda-research包括：LLaMA-7BLLaMA-13BLLaMA-33BLLaMA-65B一、摘要我们介绍了LLaMA，这是一组从7B到65B参数范围内的基础语言模型。我们在数万亿的代币上训练我们的模型，并表明可以专门使用可公开使用的数据集来训练最先进的模型，而无需求助于专有和不可访问的数据集。特别是，LL
LLama[GPT3]使用RMSNorm（即RootMeansquareLayerNormalization）对输入数据进行标准化，RMSNorm可以参考论文：Rootmeansquarelayernormalization。[PaLM]使用激活函数SwiGLU，该函数可以参考PALM论文：Gluvariantsimprovetransformer。[GPTNeo]使用RotaryEmbeddings进行位置编码，该编码可以参考论文Roformer:Enhancedtransformerwithrotarypositionembedding。使用了AdamW优化器，并使用cosinelearn
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
