Stanford Alpaca: An Instruction-following LLaMA Model
2023年3月13日 · This is the repo for the Stanford Alpaca project, which aims to build and share an instruction-following LLaMA model. The repo contains: The 52K data used for fine-tuning the model. The code for generating the data. The code for fine-tuning the model. The code for recovering Alpaca-7B weights from our released weight diff.
Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model
2023年3月13日 · We are releasing our findings about an instruction-following language model, dubbed Alpaca, which is fine-tuned from Meta’s LLaMA 7B model. We train the Alpaca model on 52K instruction-following demonstrations generated in …
开源大模型微调和训练-指令遵循语言模型 Alpaca - 知乎
Alpaca（羊驼）是斯坦福大学基于 Meta 开源的 LLaMA-7B 模型微调得到的指令遵循（instruction-following）语言模型。 在学术预算有限的情况下， 训练高质量的指令遵循语言模型主要面临两个重要挑战：「强大的基础语言模型」、「高质量的指令数据」。 对于基础模型，斯坦福选择 Meta 开源的 LLaMA-7B 进行微调；对于高质量的指令数据，参考 Self-Instruct [2] 利用 OpenAI 的 text-davinci-003 模型生成 52K 的指令遵循样本数据，利用这些数据训练以有监督的方式微调 …
LLaMA模型微调版本：斯坦福 Alpaca 详解 - 知乎 - 知乎专栏
2023年6月28日 · Alpaca 总览. 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，同时在其构建策略上做了一些修改。 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。所以比起成本来看，Alpaca更便宜。
LLM之Alpaca：深入了解大模型Alpaca - CSDN博客
2024年3月18日 · 本文详细介绍了斯坦福大学开发的Alpaca模型，一个基于Meta的LLaMA7B模型的微调版本，其在有限资源下展现出强大性能。 文章探讨了模型的训练过程、数据获取、微调策略以及与OpenAI模型的对比，强调了其在学术研究中的价值和潜在挑战。 博客首发地址： LLM之Alpaca：深入了解大模型Alpaca - 知乎. 什么是Alpace 7B? Alpaca是一个基于Meta的LLaMA 7B模型经过 微调 的指令遵循型 语言模型。 它由斯坦福大学的研究团队开发，旨在通过遵循和执行 …
LLMs之Alpaca：《Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model ...
2024年4月5日 · We are releasing our findings about an instruction-following language model, dubbed Alpaca, which is fine-tuned from Meta’s LLaMA 7B model. We train the Alpaca model on 52K instruction-following demonstrations generated in …
从0到1复现斯坦福羊驼（Stanford Alpaca 7B） - 知乎专栏
近日，Meta开源了他们的LLaMA系列模型，包含了参数量为7B/13B/33B/65B的不同模型，然而，原模型的效果较差（如生成的结果文不对题、以及无法自然地结束生成等）。因此，斯坦福的 Alpaca 模型基于 LLaMA-7B 和指令…
大模型入门（一）—— LLaMa/Alpaca/Vicuna - 微笑sun - 博客园
2023年4月12日 · Alpaca是斯坦福在LLaMa-7B的基础上监督微调出来的模型，斯坦福是用OpenAI的Text-davinci-003 API配合self-instruct技术，使用175个提示语种子自动生成了52K条提示-回复的指示数据集，在LLaMa-7B上微调得到的模型，在8张80G的A100上训练了3小时。
Alpaca - llmmodels.org
This toolkit enables developers and researchers to train their own language models using the Alpaca architecture and methodology. By offering access to both the codebase and detailed documentation, Alpaca empowers users to customize and fine-tune their models according to their specific needs and datasets.
【LLM系列】00：斯坦福 Alpaca 模型介绍及其复现 - CSDN博客
2023年4月21日 · 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 官方博客。 Stanford Alpaca 使用 OpenAI 的 text-davinci-003 模型以 self-instruct 方式 生成 52K 指令遵循（instruction-following）样本，并以此作为对LLaMA进行指令微调的训练数据，最终得到Alpaca模型。 在学术界的预算条件下，训练高质量的 指令遵循模型 (instruction-following model)面临两个重要挑战：强大的预训 …
- 某些结果已被删除