2023年3月13日 · This is the repo for the Stanford Alpaca project, which aims to build and share an instruction-following LLaMA model. The repo contains: The 52K data used for fine-tuning the model.

在使用Alpaca数据集进行模型微调时，需要注意以下几点： 1. 选择基础模型：通常选择已经训练好的大型语言模型作为基础模型，如 LLaMA模型 。 2. 设置微调参数：根据具体任务和数据集的特点，设置合适的学习率、批次大小、微调轮数等参数。 3.

2024年10月25日 · Alpaca 格式适用于指令驱动的任务，如文本生成、摘要、翻译等，具有清晰的指令、输入和输出字段。 ShareGPT 格式则侧重于多轮对话，适用于对话系统的训练，模拟用户与 AI 的交互。

2024年10月12日 · Alpaca指令格式是一种高效且灵活的指令微调数据集格式，通过明确的指令、输入和输出字段帮助模型专注于特定任务。其简单、清晰的结构使其成为自然语言处理领域的重要工具，尤其适用于文本生成、摘要、翻译等单轮任务。

2024年9月20日 · Alpaca指令格式是一种高效且灵活的指令微调数据集格式，通过明确的指令、输入和输出字段帮助模型专注于特定任务。其简单、清晰的结构使其成为自然语言处理领域的重要工具，尤其适用于文本生成、摘要、翻译等单轮任务。

Alpaca格式是一种用于指令微调大模型的 数据集 格式。 其主要有以下特点和结构： instruction（指令）：这是对模型的具体指令或任务描述，告诉模型需要完成什么样的任务，例如“用‘黎明’、‘天空’和‘广阔’这三个词组成一个句子”“解释一下相对论的基本原理”等。 input（输入，可选）：一些任务可能需要额外的输入信息，该部分为模型提供了除指令之外的相关输入内容。 比如在“计算这些物品的总费用”的指令中，输入部分可以是“汽车-$3000，衣服-$100，书-$20”这样 …

Alpaca格式指的是Instruct-Input-Response格式。 这种格式在单轮指令方面方便、清晰、高效。 然而在社区不乏在训练多轮对话模型时生…

Alpaca 是 LLaMA-7B 的微调版本，使用 Self-instruct [2]方式借用text-davinct-003构建了52K的数据，同时在其构建策略上做了一些修改。 性能上作者对Alpaca进行了评估，与openai的text-davinct-003模型在self-instruct[2]场景下的性能表现相似。

在self-instruct evaluation set，Alpaca 表现出许多类似于OpenAI text-davinci-003 的行为，但Alpaca模型小且易于复现。 我们正在发布我们的训练方法和数据，并打算在未来发布模型权重。我们还做了一个interactive demo，让研究人员更好地了解Alpaca的行为。交互可以暴露意想不到 ...

2024年9月22日 · 1. Understand the Alpaca Dataset format; 2. Prepare Your Data; 3. Create Your Dataset; 4. Publish Your Dataset to Hugging Face; Introduction. In this tutorial, I explain how to create a custom Alpaca dataset for fine-tuning LLMs like Llama 3.1. 📖🧑‍💻 You can find the companion Jupyter Notebook for this tutorial here.