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orca_mini_3b

orca_mini_3b

基于Orca方法优化的OpenLLaMA解释型语言模型

orca_mini_3b是一个在OpenLLaMA-3B架构基础上开发的语言模型，结合WizardLM、Alpaca和Dolly-V2数据集进行训练，采用Orca论文提出的数据构建方法。模型在ARC、HellaSwag、MMLU等多个基准测试中表现稳定，可通过Google Colab的T4 GPU免费部署运行。该模型主要特点是具备强大的解释能力，能够提供详细的推理过程。

语言模型Github开源项目模型自然语言处理Huggingface深度学习OpenLLaMa人工智能
GitHubHugging Face论文

项目概述

orca_mini_3b是一个基于OpenLLaMa-3B模型训练的开源语言模型。这个项目通过解释调优的方法,融合了WizardLM、Alpaca和Dolly-V2等多个数据集,并应用了Orca研究论文的数据构建方法,创建了一个功能强大的语言模型。

核心特点

  • 采用开源的OpenLLaMa-3B作为基础模型
  • 融合了约13.7万条高质量训练数据
  • 支持文本生成和对话交互
  • 训练过程采用DeepSpeed技术,实现高效分布式训练
  • 提供完整的代码实现和使用示例

数据来源

该项目的训练数据来自三个主要来源:

  • WizardLM数据集(约7万条)
  • Alpaca数据集(约5.2万条)
  • Dolly-V2数据集(约1.5万条)

特别之处在于项目采用了Orca论文中提出的15种系统指令来生成定制数据集,这种方法帮助模型更好地学习思维过程。

训练细节

模型训练在8张A100(80G)GPU上进行,总耗时约4小时。主要训练参数包括:

  • 批次大小:64
  • 学习率:2e-5
  • 最大序列长度:1024
  • 训练轮次:3
  • 优化器:AdamW

模型评测

在Open LLM排行榜上的主要评测结果:

  • ARC(25-shot):41.55分
  • HellaSwag(10-shot):61.52分
  • MMLU(5-shot):26.79分
  • TruthfulQA(0-shot):42.42分
  • Winogrande(5-shot):61.8分

使用方式

该模型支持通过Hugging Face transformers库直接调用,同时也提供了Google Colab免费使用环境。用户可以通过简单的Python代码实现文本生成等功能。

局限性说明

  • 可能产生事实性错误的输出
  • 训练数据来自公开数据集,可能存在偏见
  • 不应完全依赖该模型产生准确信息
  • 商业使用需要咨询相关法律意见

未来计划

  1. 扩充训练数据,引入FLAN-v2等数据集
  2. 提供更多文本生成界面选项
  3. 提供4bit量化版本模型

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