羊驼系列大模型LLaMa、Alpaca、Vicuna

羊驼系列大模型:大模型的安卓系统

GPT系列:类比ios系统,不开源

LLaMa让大模型平民化

LLaMa优势

用到的数据:大部分英语、西班牙语,少中文

模型下载地址

https://huggingface.co/meta-llama

Alpaca模型

Alpaca是斯坦福从Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型 (套壳)仅用了52k数据,性能约等于GPT-3.5。

训练成本奇低,总成本不到600美元

  • 在8个80GB A100上训练了3个小时,不到100美元;
  • 生成数据使用OpenAl的AP1,500美元。(数据标注: 问题问chatgpt,用它的回答作为标注数据)

Alpaca模型的训练

Vicuna模型

Vicuna简介

具体工作流程

用GPT4做评估,用更厉害的大模型做大模型

ChatGPT没找到合适的盈利模式

诸驼对比

华驼模型

百川大模型

LLaMa+中文数据

LLaMa2.0

具备人的情商

国内大模型清华6B(中英文数据各一半)、百度文心一言是原创,其它的套壳。

找大模型工作不要找研究型工作,而要找将大模型落地的工作。

微调的本质

  • 原生llama用的通用语料
  • 在自己的数据上进行微调,让模型能够满足自己的需求

羊驼系列的共性

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