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LLM-2023：Alpaca（羊駝）【Stanford】【性能與GPT3.5相當比GPT4遜色，訓練成本不到100美元，基于LLaMA和指令微調(diào)，僅使用約5萬條訓練數(shù)據(jù)就能達到類似GPT-3.5】

2年前作者：u013250861分類：Toy博客閱讀(24)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了LLM-2023：Alpaca（羊駝）【Stanford】【性能與GPT3.5相當比GPT4遜色，訓練成本不到100美元，基于LLaMA和指令微調(diào)，僅使用約5萬條訓練數(shù)據(jù)就能達到類似GPT-3.5】。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

斯坦福的 Alpaca 模型基于 LLaMA-7B 和指令微調(diào)，僅使用約 5 萬條訓練數(shù)據(jù)，就能達到類似 GPT-3.5 的效果。

斯坦福70億參數(shù)開源模型媲美GPT-3.5，100美元即可復現(xiàn)?

Alpaca 的訓練流程很簡單，只有兩個步驟：

  1. 將 175 個人工設(shè)計的指令任務(wù)作為種子，使用 text-davinci-003 隨機生成指令，最終生成了 52,000 條指令數(shù)據(jù)。例如：
    {
        "instruction": "Rewrite the following sentence in the third person",
        "input": "I am anxious",
        "output": "She is anxious."
    }, {
        "instruction": "What are the three primary colors?",
        "input": "",
        "output": "The three primary colors are red, blue, and yellow."
    },

2. 用指令數(shù)據(jù)基于 Hugging Face 的訓練框架微調(diào) LLaMA 模型。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-560086.html

到了這里，關(guān)于LLM-2023：Alpaca（羊駝）【Stanford】【性能與GPT3.5相當比GPT4遜色，訓練成本不到100美元，基于LLaMA和指令微調(diào)，僅使用約5萬條訓練數(shù)據(jù)就能達到類似GPT-3.5】的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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