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基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型

Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调，仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调，使用时需谨慎。

Stanford AlpacaLLaMA model指令跟随模型数据生成微调Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文文档

Stanford Alpaca 项目介绍

Stanford Alpaca 是一个旨在构建和分享指令跟随型 LLaMA 模型的项目。该项目由斯坦福大学的研究团队开发,旨在探索大型语言模型的潜力和应用。

项目概述

Stanford Alpaca 基于 Meta 发布的 7B 参数 LLaMA 模型,通过在 52,000 条指令跟随数据上进行微调而得到。这些指令数据是使用 Self-Instruct 论文中的技术生成的,并进行了一些修改。在初步的人工评估中,研究人员发现 Alpaca 7B 模型在 Self-Instruct 指令跟随评估套件上的表现与 OpenAI 的 text-davinci-003 模型相似。

数据集特点

Alpaca 使用的指令数据集包含 52,000 条独特的指令-响应对。每条数据包含以下字段:

  • instruction: 描述模型应执行的任务
  • input: 可选的任务上下文或输入
  • output: 由 text-davinci-003 生成的指令答案

这些数据涵盖了广泛的任务类型,显示出很高的多样性。研究人员通过分析指令中的动词和直接宾语,直观地展示了数据的多样性。

模型训练

Alpaca 模型是在 LLaMA-7B 基础上进行微调得到的。研究人员使用 Hugging Face 的训练代码,采用以下超参数进行了 3 个 epoch 的训练:

  • 批量大小: 128
  • 学习率: 2e-5
  • 最大序列长度: 512
  • 权重衰减: 0

训练过程中使用了全参数分片 (FSDP) 模式,以在多 GPU 上高效训练大型模型。

模型应用

Alpaca 模型可以执行各种指令跟随任务,如问答、摘要、翻译等。但研究人员强调,该模型尚未经过安全性和无害性的微调,用户在使用时应保持谨慎。

项目意义

Stanford Alpaca 项目为研究人员提供了一个可复现的指令跟随型大型语言模型。通过开源数据生成过程、数据集和训练方法,该项目为探索和改进指令跟随AI模型提供了宝贵的资源。然而,研究人员也呼吁用户关注模型的局限性和潜在风险,共同推动AI技术的负责任发展。

源代码资源

Stanford Alpaca 项目在 GitHub 上开源了完整的代码库,包括:

  • 用于微调的 52K 数据集
  • 数据生成代码
  • 模型微调代码
  • 从权重差分恢复 Alpaca-7B 权重的代码

这些资源使得其他研究人员可以重现和改进 Alpaca 模型,推动指令跟随型语言模型的进一步发展。

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