目录前言LLaMA*[stanfordAlpaca](https://blog.csdn.net/qq_36287702/article/details/131138356#stanford_Alpaca_11"stanfordAlpaca")GuanacoVicunaChinese-LLaMA-AlpacaChinese-VicunaLuotuo-ChineseFalcon*[OpenBuddy-Falcon](https://blog.csdn.

大型语言模型指的是具有数十亿参数（B+）的预训练语言模型（例如：GPT-3,Bloom,LLaMA)。这种模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和自然语言理解等。大型语言模型的这些参数是在大量文本数据上训练的。现有的大型语言模型主要采用Transformer模型架构，并且在很大程

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十四篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要从理论到实践介绍低成本训练一个媲美ChatGPT效果的Vicuna模型，对于希望搭建自己的大语言模型并应用到实际业务场景感兴趣的小伙伴可能有帮助。欢迎转载，转载请注明出处

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。 https://avoi

项目代码：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca博客介绍：https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.htmlAlpaca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Alp

一般出现这种问题的原因是该版本的peft包中没有PeftModel，这种情况都需要降级。我验证了以下，我实在alpaca-lora项目中使用peft,alpaca-lora的项目大概在2个月以前更新，而peft包实在最近更新的4.0版本，而2个月以前peft还是2.0版本，所以我果断把peft降到2.0版本，然后问题就解决了。

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-RankAdaptationofLargeLanguage

在本文中，我们将解释开源ChatGPT模型的工作原理以及如何运行它们。我们将涵盖十三种不同的开源模型，即LLaMA，Alpaca，GPT4All，GPT4All-J，Dolly2，Cerebras-GPT，GPT-J6B，Vicuna，AlpacaGPT-4，OpenChatKit，ChatRWKV，Flan-T5和OPT。在本文结束时，您应该对这些模型有很好的了解，并且应该能够在Pyth

EFFICIENTANDEFFECTIVETEXTENCODINGFORCHINESELLAMAANDALPACAhttps://arxiv.org/pdf/2304.08177v1.pdfhttps://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-AlpacaPart1介绍我们通过在原有的LLaMA词汇中增加20,000个中文符号来提高中文编码和解码的效率，并提高LLaMA的中文理解

LLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-70B、PaLM-540B相比也极具竞争力。相比于ChatGPT或者GPT4来说，LLaMa可能效果上还有差距，但相比ClosedAI，至少LLaMa论文和模型都开源出来了，目前huggingface

原文标题：HowtouseAlpaca-LoRAtofine-tuneamodellikeChatGPT原文地址：https://replicate.com/blog/fine-tune-alpaca-with-lora?continueFlag=4ecae39885197a5c008faabbefb5c824如何使用Alpaca-LoRA来微调ChatGPT这样的模型？低秩自适应(LoRA)是一种微调模型的技术，它比以