中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目教程

中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目教程

Chinese-LLaMA-Alpaca-2中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目 + 16K超长上下文模型 (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs, including 16K long context models)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-LLaMA-Alpaca-2

项目介绍

中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目是基于Meta发布的Llama-2模型开发的，旨在进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究。该项目开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型，这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，以提高对中文语言的理解能力。

项目快速启动

克隆项目仓库

首先，克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2.git

安装依赖

进入项目目录并安装所需的依赖：

cd Chinese-LLaMA-Alpaca-2
pip install -r requirements.txt

运行示例

项目提供了一些示例脚本，可以快速体验模型的使用。例如，运行以下命令来执行一个简单的文本生成任务：

python examples/text_generation.py

应用案例和最佳实践

文本生成

中文LLaMA-2 & Alpaca-2模型在文本生成任务中表现出色，可以用于自动撰写文章、生成对话等。以下是一个简单的文本生成示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "hfl/chinese-alpaca-2-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "中国的首都是"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

指令遵循

Alpaca-2模型经过指令精调，能够更好地遵循用户指令。以下是一个指令遵循的示例：

from transformers import pipeline

instruct_pipeline = pipeline("text-generation", model="hfl/chinese-alpaca-2-7b")
result = instruct_pipeline("解释一下量子计算的基本原理：", max_length=150)
print(result[0]['generated_text'])

典型生态项目

中文LLaMA-2基座模型

中文LLaMA-2基座模型是该项目的基础模型，适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。

中文Alpaca-2指令精调模型

中文Alpaca-2指令精调模型专注于指令遵循任务，适用于需要模型理解并执行复杂指令的场景，如智能助手、聊天机器人等。

通过这些生态项目，用户可以构建更加丰富和多样化的应用，推动中文NLP领域的发展。

Chinese-LLaMA-Alpaca-2中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目 + 16K超长上下文模型 (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs, including 16K long context models)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-LLaMA-Alpaca-2