欢迎关注『CVHub』官方微信公众号！Title:EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLlamaandAlpacaPDF:https://arxiv.org/pdf/2304.08177v1.pdfCode:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca导读大型语言模型LLM，如ChatGPT和GPT-4，已经彻底改变了自然语言处理研究。然而，LLMs的昂贵训练和部署对于透明和开放的学术研究提出了挑战。为了解决这些问题，该项目开源了中文LLaMA和Alpaca大语言模型，并强调指令微调。通过增加20K
斯坦福的Alpaca模型基于LLaMA-7B和指令微调，仅使用约5万条训练数据，就能达到类似GPT-3.5的效果。斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5，100美元即可复现mp.weixin.qq.com/s/U6ioEygg5mlVpAIb2L3cZw正在上传…重新上传取消Alpaca的训练流程很简单，只有两个步骤：将175个人工设计的指令任务作为种子，使用text-davinci-003随机生成指令，最终生成了52,000条指令数据。例如：{"instruction":"Rewritethefollowingsentenceinthethirdperson","input":"Iam
环境：Xeon E5-2680v416C40GRAMWinServer2019StandardEditionPython3.10依赖库:accelerate==0.18.0anyio==3.5.0argon2-cffi==21.3.0argon2-cffi-bindings==21.2.0asttokens==2.0.5attrs==22.1.0Babel==2.11.0backcall==0.2.0beautifulsoup4==4.12.2bleach==4.1.0brotlipy==0.7.0certifi==2022.12.7cffi==1.15.1chardet==5.1.0char
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
