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Platypus2-7B

Platypus2-7B

以指令微调提升语言理解的创新模型

Platypus2-7B是采用LLaMA2架构的指令微调模型，由Cole Hunter和Ariel Lee开发。该模型通过STEM和逻辑数据集优化语言理解，并在ARC、HellaSwag、MMLU和TruthfulQA任务中经过广泛评估。为确保最佳性能，建议在HF训练中将fp16设置为False，bf16为True。在应用该技术时需注意安全性，以避免潜在风险。有关更多信息，请访问其项目网页。该模型在多个任务中展示出色性能，并提醒用户在应用前进行详细的安全性测试。通过其创新的指令微调方法，Platypus2-7B在语言模型领域引入了新的思路。

Github开源项目指令微调低秩适应HuggingfaceLLaMA2STEM和逻辑数据集Platypus2-7B模型
访问官网GitHubHugging Face论文

Platypus2-7B 项目介绍

Platypus2-7B 是一种基于 LLaMA2-7B 转换器架构的指令微调模型，由 Cole Hunter 和 Ariel Lee 训练。该模型特别适合处理英语语言任务，且其基础权重以非商业创作共用许可证（CC BY-NC-4.0）发布。

模型详情

Platypus2-7B 是一种自回归语言模型，采用 LLaMA2 转换器架构。此模型在一个名为 garage-bAInd/Open-Platypus 的数据集上进行训练，该数据集主要包含 STEM 和逻辑相关的数据。模型微调过程使用了 LoRA 技术，通过一个容量为 80GB 的 A100 GPU 进行训练。

提示模板

模型的输入格式为：

### Instruction:

<prompt> （去掉 <>）

### Response:

训练过程

训练 Platypus2-7B 使用的主要技术是 LoRA 微调，这是一种低秩适应技术。详细的训练信息及推理步骤可以在该模型的 GitHub 仓库中找到。

评价与测试

使用了 LM Evaluation Harness 来评估模型性能，所有测试在一个容量为 80GB 的 A100 GPU 上进行。主要的测试任务包括 ARC、HellaSwag、MMLU 和 TruthfulQA 等，模型在这些任务中的表现如下：

  • ARC (25-shot): 55.2
  • HellaSwag (10-shot): 78.84
  • MMLU (5-shot): 49.83
  • TruthfulQA (0-shot): 40.64
  • Winogrande (5-shot): 73.48
  • GSM8K (5-shot): 1.82
  • DROP (3-shot): 20.02

这些结果展示了 Platypus2-7B 在应对不同语言任务时的能力和局限。

局限性与潜在偏见

需要注意的是，LLaMA2 及其微调变体是相对新的技术，可能存在使用风险。尽管模型经过测试，目前只在英语环境下进行，且测试不可能涵盖所有可能场景。因此，开发者在部署任何 LLaMA2 变体应用程序前，需要进行适当的安全测试和调试，以确保模型性能满足特定应用需求。

更多关于负责任使用的指南可以在此处查阅。

参考文献

项目相关的详细信息及技术细节可通过查阅 Platypus 的相关论文和其他学术资料获取。有关项目作者及引用信息：

  • Ariel N. Lee 和 Cole J. Hunter, 以及 Nataniel Ruiz 的论文 Platypus: Quick, Cheap, and Powerful Refinement of LLMs。
  • Hugo Touvron 等人的论文 Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models。
  • Edward J Hu 等人的论文 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models。

交流平台

项目更多的讨论和交流可以在 Platypus 官方网页和相关的 GitHub 仓库中进行。更多的测试细节和评估结果可以在公开的 LLM 排行榜中查阅。

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