主要参考视频《AI大模型训练-第四课 | 模型微调与数据安全：部署属于你自己的“大”语言模型》，介绍如何使用 Alpaca-LoRa 训练和部署模型。在训练过程中使用租借的 A100，总耗时2小时。...【查看原文】
一 起因之前的推文中有介绍了dolly（见大语言模型之dolly（ChatGPT平替版）评测,含安装说明哦！）。现在，介绍另一种大语言模型，alpaca-lora，其作为斯坦福开发的新的大预言模型，最近也因为可以在消费级显卡应用而受到关注。二 正文2.1 克隆仓库与安装依赖首先，肯定是官方地址了https://github.com/tloen/alpaca-lora然后，读者只需要通过以下操作git clone https://github.com/tloen/alpaca-lora.gitpip ins
大语言模型AlpacaLoRAChatGPTGitHub
生信小院 2023-05-25
本文介绍了类似ChatGPT的平台Alpaca-LoRA以及如何在您的设备上运行它。
AlpacaLoRAChatGPT
51CTO 2023-06-20
序言基于Bilibili UP主[秋葉aaaki]发布[保姆式LoRA模型一键包文件]修改而来。最核心的文件的整合与代码均由UP主作者[秋葉aaaki]完成本人只是完成Colab下的依赖安装，notebook内使用的下载源不保证长期有效（失效了自行对着注释修改连接）。本人未学习过python与linux的使用，代码在ChatGPT的指导下完成，不足部分，有兴趣者可修改并分享。---分享的责任与获取的自由---正文首先Colab需要科学上网——————————————————————————————（一）操
AI绘画编程ChatGPT
WSH032 2023-02-19
概述该论文的研究背景是指令微调在大型语言模型中取得了重要的成果，但现有的训练数据质量问题导致模型性能下降。过去的方法主要是使用低质量的数据进行指令微调，这些数据中存在错误或无关的回答，导致结果误导和训练成本增加。该论文的方法是通过自动识别和删除低质量数据来提升模型性能，这是一种简单且有效的数据选择策略。该论文提出了ALPAGASUS方法，利用强大的语言模型(ChatGPT)对5.2k ALPACA数据进行筛选，从中选择出9k高质量数据进行微调。ALPAGASUS在多个测试集上显著优于原始的ALP
Alpaca大语言模型ChatGPT
无数据不智能 2023-07-18
AutoDL注册邀请链接：https://www.autodl.com/register?code=33208c44-1ec2-4166-83b4-bf2f561a9551基础操作与之前专栏介绍的相同，如果还不会使用的话可以先去看之前的专栏。这里只介绍与之前的区别注册后，同样推荐使用3090显卡。在镜像处选择社区镜像，输入lora，找到我的这个最新的镜像。等待机器创建完成后，进入JupyterLab。然后检查是否处于lora-scripts文件夹，之后打开终端。粘贴输入 按回车即可运行bash run_g
AI绘画LoRA
秋葉aaaki 2023-05-31
放手不是失败，而是自由。
神译局 2024-12-30
大城市的中产不够用了
财经天下官方账号 2024-12-30
谁在沙特挣到钱了？
36氪的朋友们 2024-12-30
成于低价，困于低价
变革，就是环境、规则变了
笔记侠 2024-12-30
马斯克新盟友。
投资界 2024-12-30
史上最大众筹，诞生了。
怎样合理利用有效失败？
哈佛商业评论 2024-12-30
路还很长，但我们一直在变强。
手游那点事 2024-12-30
健身人不是盲目花钱，而是有自己的性价比。
精练GymSquare 2024-12-30
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