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title: chinese-alpaca-plus-7b |
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emoji: 📚 |
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colorFrom: gray |
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colorTo: red |
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language: |
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- zh |
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tags: |
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- chatglm |
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- pytorch |
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- zh |
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- Text2Text-Generation |
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license: "other" |
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widget: |
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- text: "为什么天空是蓝色的？" |
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# Chinese Alpaca Plus 7B Model |
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**发布中文LLaMA, Alpaca Plus版（7B）模型** |
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推出中文LLaMA, Alpaca Plus版（7B），相比基础版本的改进点如下： |
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- 进一步扩充了训练数据，其中LLaMA扩充至120G文本（通用领域），Alpaca扩充至4M指令数据（重点增加了STEM相关数据） |
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- Alpaca训练时采用了更大的rank，相比原版具有更低的验证集损失 |
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- 评测结果显示，Alpaca-Plus-7B相比基础版Alpaca-7B效果更优，部分任务接近或超过13B版本 |
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- 这一轮比拼：7B获得65.3分，13B获得70.9分，Plus-7B效果75.3分，具体评测结果请参考[效果评测](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/blob/main/examples/README.md) |
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本模型是`原生LLaMA-7B`合并`中文LLaMA LoRA`和`中文Alpaca LoRA`后的模型权重`chinese-alpaca-plus-7b-hf`，并转化为HuggingFace版本权重（.bin文件），可以直接使用或者继续训练。 |
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13b-hf权重链接：https://huggingface.co./shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf |
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test case: |
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|input_text|predict| |
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|:-- |:--- | |
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|为什么天空是蓝色的？|天空是蓝色的，是因为大气层中的气体分子会散射太阳光中的蓝色光，使得我们看到的天空是蓝色的。| |
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## release model weight |
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- chinese-llama-plus-7b 模型权重链接：https://huggingface.co./minlik/chinese-llama-plus-7b-merged |
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- chinese-alpaca-plus-7b 模型权重链接：https://huggingface.co./shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf |
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- chinese-llama-plus-13b 模型权重链接：https://huggingface.co./shibing624/chinese-llama-plus-13b-hf |
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- chinese-aplaca-plus-13b 模型权重链接：https://huggingface.co./shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf |
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## Usage |
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本项目开源在textgen项目：[textgen](https://github.com/shibing624/textgen)，可支持llama模型，通过如下命令调用： |
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Install package: |
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```shell |
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pip install -U textgen |
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``` |
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```python |
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from textgen import LlamaModel |
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model = LlamaModel("llama", "shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf") |
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r = model.predict(["用一句话描述地球为什么是独一无二的。"]) |
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print(r) # ['地球是独一无二的，因为它拥有独特的大气层、水循环、生物多样性以及其他自然资源，这些都使它成为一个独特的生命支持系统。'] |
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``` |
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## Usage (HuggingFace Transformers) |
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Without [textgen](https://github.com/shibing624/textgen), you can use the model like this: |
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First, you pass your input through the transformer model, then you get the generated sentence. |
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Install package: |
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``` |
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pip install sentencepiece |
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pip install transformers>=4.28.0 |
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``` |
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```python |
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import torch |
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import transformers |
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from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM |
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def generate_prompt(text): |
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return f"""Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request. |
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### Instruction: |
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{text} |
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### Response:""" |
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tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf') |
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model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf').half().cuda() |
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model.eval() |
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text = '为什么天空是蓝色的？' |
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prompt = generate_prompt(text) |
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input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to('cuda') |
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with torch.no_grad(): |
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output_ids = model.generate( |
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input_ids=input_ids, |
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max_new_tokens=128, |
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temperature=1, |
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top_k=40, |
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top_p=0.9, |
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repetition_penalty=1.15 |
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).cuda() |
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output = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True) |
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print(output.replace(text, '').strip()) |
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``` |
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output: |
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```shell |
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为什么天空是蓝色的？ |
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天空是蓝色的，是因为大气层中的气体分子会散射太阳光中的蓝色光，使得我们看到的天空是蓝色的。 |
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``` |
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## 模型来源 |
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release合并后的模型权重，一步到位直接使用，省电、减少碳排放。 |
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基于 [多LoRA权重合并（适用于Chinese-Alpaca-Plus ）](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%B8%8E%E8%BD%AC%E6%8D%A2#%E5%A4%9Alora%E6%9D%83%E9%87%8D%E5%90%88%E5%B9%B6%E9%80%82%E7%94%A8%E4%BA%8Echinese-alpaca-plus-)方法手动合并而成，具体是使用 [decapoda-research/llama-7b-hf](https://huggingface.co./decapoda-research/llama-7b-hf) |
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底座模型 合并 Chinese-LLaMA-Plus-LoRA和Chinese-Alpaca-Plus-LoRA 两个LoRA权重 得到，并转化为HuggingFace版本权重（.bin文件）。 |
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HuggingFace版本权重（.bin文件）可用于： |
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- 使用Transformers进行训练和推理 |
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- 使用text-generation-webui搭建界面 |
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PyTorch版本权重（.pth文件）可用于： |
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- 使用llama.cpp工具进行量化和部署 |
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PyTorch版本权重（.pth文件）链接，8-bit量化版的Alpaca-Plus-7B：[Billsfriend/chinese-Alpaca-7b-plus-ggml-q8_0](https://huggingface.co./Billsfriend/chinese-Alpaca-7b-plus-ggml-q8_0/tree/main) |
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模型文件组成： |
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``` |
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chinese-alpaca-plus-7b-hf |
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config.json |
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generation_config.json |
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pytorch_model-00001-of-00002.bin |
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pytorch_model-00002-of-00002.bin |
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pytorch_model.bin.index.json |
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special_tokens_map.json |
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tokenizer.json |
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tokenizer.model |
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tokenizer_config.json |
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``` |
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硬件要求：14G显存 |
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### 微调数据集 |
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我整理部分公开微调数据集： |
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1. 50万条中文ChatGPT指令Belle数据集：[BelleGroup/train_0.5M_CN](https://huggingface.co./datasets/BelleGroup/train_0.5M_CN) |
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2. 100万条中文ChatGPT指令Belle数据集：[BelleGroup/train_1M_CN](https://huggingface.co./datasets/BelleGroup/train_1M_CN) |
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3. 5万条英文ChatGPT指令Alpaca数据集：[50k English Stanford Alpaca dataset](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca#data-release) |
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4. 5万条中文GPT4指令Alpaca数据集：[shibing624/alpaca-zh](https://huggingface.co./datasets/shibing624/alpaca-zh) |
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5. 69万条中文指令Guanaco数据集(Belle50万条+Guanaco19万条)：[Chinese-Vicuna/guanaco_belle_merge_v1.0](https://huggingface.co./datasets/Chinese-Vicuna/guanaco_belle_merge_v1.0) |
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如果需要训练LLaMA模型，请参考[https://github.com/shibing624/textgen](https://github.com/shibing624/textgen) |
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## Citation |
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```latex |
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@software{textgen, |
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author = {Xu Ming}, |
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title = {textgen: Implementation of language model finetune}, |
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year = {2023}, |
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url = {https://github.com/shibing624/textgen}, |
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} |
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``` |
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## Reference |
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- https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca |
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# [Open LLM Leaderboard Evaluation Results](https://huggingface.co./spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard) |
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Detailed results can be found [here](https://huggingface.co./datasets/open-llm-leaderboard/details_shibing624__chinese-alpaca-plus-7b-hf) |
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| Metric | Value | |
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|-----------------------|---------------------------| |
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| Avg. | 42.46 | |
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| ARC (25-shot) | 49.23 | |
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| HellaSwag (10-shot) | 70.48 | |
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| MMLU (5-shot) | 38.39 | |
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| TruthfulQA (0-shot) | 39.72 | |
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| Winogrande (5-shot) | 70.09 | |
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| GSM8K (5-shot) | 0.68 | |
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| DROP (3-shot) | 28.61 | |
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