相比基础版进一步扩充了训练数据，其中LLaMA扩充至120G文本，Alpaca扩充至4.3M指令数据，重点增加了科学领域数据，涵盖：物理、化学、生物、医学、地球科学等
Alpaca训练时采用了更大的rank，相比基础版具有更低的验证集损失
Alpaca评测结果：13B获得74.3分，Plus-7B获得78.2分，Plus-13B获得80.8分，具体评测结果请参考效果评测
多轮回复长度相比旧模型提升明显（可适当增大温度系数）
知识问答、写作、翻译等方面效果显著提升

本模型是 decapoda-research/llama-13b-hf 底座模型合并 ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-13b 和 ziqingyang/chinese-alpaca-plus-lora-13b 两个LoRA权重，并转化为HuggingFace版本权重（.bin文件），可以直接使用或者继续训练。

test case:

input_text	predict
为什么天空是蓝色的？	天空是蓝色的是因为大气中的气体分子散射了太阳光中的短波长蓝光，使得我们看到的天空呈现出蓝色。

release model weight

chinese-llama-plus-7b 模型权重链接：https://huggingface.co/minlik/chinese-llama-plus-7b-merged
chinese-alpaca-plus-7b 模型权重链接：https://huggingface.co/shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf
chinese-llama-plus-13b 模型权重链接：https://huggingface.co/shibing624/chinese-llama-plus-13b-hf
chinese-aplaca-plus-13b 模型权重链接：https://huggingface.co/shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf

Usage

本项目开源在textgen项目：textgen，可支持llama模型，通过如下命令调用：

Install package:

pip install -U textgen

python

from textgen import GptModel
model = GptModel("llama", "shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf")
r = model.predict(["用一句话描述地球为什么是独一无二的。"])
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。']

Usage (HuggingFace Transformers)

Without textgen, you can use the model like this:

First, you pass your input through the transformer model, then you get the generated sentence.

Install package:

pip install sentencepiece
pip install transformers>=4.28.0

python

import torch
import transformers
from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

def generate_prompt(text):
    return f"""Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{text}

### Response:"""


tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf')
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf').half().cuda()
model.eval()

text = '为什么天空是蓝色的？'
prompt = generate_prompt(text)
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to('cuda')


with torch.no_grad():
    output_ids = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_new_tokens=128,
        temperature=1,
        top_k=40,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.15
    ).cuda()
output = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(output.replace(text, '').strip())

output:

shell

为什么天空是蓝色的？
天空是蓝色的是因为大气中的气体分子散射了太阳光中的短波长蓝光，使得我们看到的天空呈现出蓝色。

模型来源

release合并后的模型权重，一步到位直接使用，省电、减少碳排放。

基于多LoRA权重合并（适用于Chinese-Alpaca-Plus ）方法手动合并而成，具体是使用 decapoda-research/llama-13b-hf 底座模型合并 ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-13b 和 ziqingyang/chinese-alpaca-plus-lora-13b 两个LoRA权重得到，并转化为HuggingFace版本权重（.bin文件）。

HuggingFace版本权重（.bin文件）可用于：

使用Transformers进行训练和推理
使用text-generation-webui搭建界面

PyTorch版本权重（.pth文件）可用于：

使用llama.cpp工具进行量化和部署

PyTorch版本权重（.pth文件）链接：shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-pth

模型文件组成：

chinese-alpaca-plus-13b-hf
|-- config.json
|-- generation_config.json
|-- LICENSE
|-- pytorch_model-00001-of-00003.bin
|-- pytorch_model-00002-of-00003.bin
|-- pytorch_model-00003-of-00003.bin
|-- pytorch_model.bin.index.json
|-- README.md
|-- special_tokens_map.json
|-- tokenizer_config.json
`-- tokenizer.model

硬件要求：25G显存

微调数据集

我整理部分公开微调数据集：

50万条中文ChatGPT指令Belle数据集：BelleGroup/train_0.5M_CN
100万条中文ChatGPT指令Belle数据集：BelleGroup/train_1M_CN
5万条英文ChatGPT指令Alpaca数据集：50k English Stanford Alpaca dataset
5万条中文GPT4指令Alpaca数据集：shibing624/alpaca-zh
69万条中文指令Guanaco数据集(Belle50万条+Guanaco19万条)：Chinese-Vicuna/guanaco_belle_merge_v1.0

如果需要训练LLaMA模型，请参考https://github.com/shibing624/textgen

Citation

latex

@software{textgen,
  author = {Xu Ming},
  title = {textgen: Implementation of language model finetune},
  year = {2023},
  url = {https://github.com/shibing624/textgen},
}

Reference

https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Avg.	46.63
ARC (25-shot)	53.16
HellaSwag (10-shot)	73.51
MMLU (5-shot)	48.81
TruthfulQA (0-shot)	45.32
Winogrande (5-shot)	75.06
GSM8K (5-shot)	2.12
DROP (3-shot)	28.45