TinyLlama引用指南：如何在学术论文中正确标注模型来源
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TinyLlama TinyLlama是一个开源的轻量级语言模型项目，旨在使用3万亿tokens预训练一个1.1B参数的Llama模型。作为研究人员和开发者，在技术文档中正确引用TinyLlama模型不仅能体现学术诚信，还能帮助读者追溯模型来源。本文将详细介绍TinyLlama的引用规范，帮助您在学术论文和技术报告中正确标注模型来源。
🔍 为什么需要正确引用模型
在学术研究和开源项目中，正确引用模型来源是基本的研究伦理。TinyLlama作为一个开源项目，其核心价值在于透明性和可复现性。通过规范引用，您可以：
- 尊重原作者的劳动成果
- 让读者能够找到原始模型
- 促进开源社区的健康发展
- 避免潜在的版权纠纷
📝 TinyLlama官方引用格式
根据项目文档，TinyLlama的官方引用格式如下：
@misc{zhang2024tinyllama,
title={TinyLlama: An Open-Source Small Language Model},
author={Peiyuan Zhang and Guangtao Zeng and Tianduo Wang and Wei Lu},
year={2024},
eprint={2401.02385},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
🎯 不同场景下的引用方法
学术论文引用
在学术论文中，您应该在方法部分明确说明使用的模型：
"我们使用TinyLlama-1.1B模型进行实验，该模型是在3万亿tokens上预训练的轻量级语言模型。"
技术报告引用
在技术报告中，除了文本引用外，还应在参考文献部分包含完整的BibTeX条目。
开源项目引用
如果您在开源项目中使用TinyLlama，请在README文件中明确标注：
- 模型名称：TinyLlama-1.1B
- 版本信息：如intermediate-step-1431k-3T
- 引用来源：官方论文和代码库
📊 模型版本与检查点引用
TinyLlama提供了多个中间检查点，引用时应注明具体版本：
| 检查点名称 | 训练tokens | 发布日期 |
|---|---|---|
| TinyLlama-1.1B-intermediate-step-50k-105b | 105B | 2023-09-04 |
| TinyLlama-1.1B-intermediate-step-480k-1T | 1T | 2023-10-01 |
| TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T | 3T | 2023-12-28 |
💡 实用引用技巧
1. 在代码注释中引用
在您的代码文件中，可以在相关函数或类中添加注释：
# 使用TinyLlama-1.1B模型进行推理
# 引用：Zhang et al., 2024, TinyLlama: An Open-Source Small Language Model
2. 在文档中引用
在技术文档中，可以使用以下格式：
模型来源：TinyLlama-1.1B (Zhang et al., 2024)
3. 避免常见错误
❌ 错误做法：
- 只提模型名称，不提供引用
- 使用过时的检查点信息
- 不注明模型的具体配置
✅ 正确做法：
- 提供完整的引用信息
- 注明使用的检查点版本
- 说明模型的参数配置
📋 引用清单
为确保您正确引用TinyLlama，请检查以下清单：
- 在文本中明确提及TinyLlama模型
- 在参考文献中包含官方BibTeX条目
- 注明使用的具体检查点
- 在代码注释中标注模型来源
- 在项目文档中提供引用信息
🚀 开始使用TinyLlama
要开始使用TinyLlama，您可以克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TinyLlama
项目的主要模块包括：
- 预训练脚本：pretrain/tinyllama.py
- 微调工具：sft/finetune.py
- 模型配置：lit_gpt/config.py
通过遵循这些引用规范，您不仅能够正确标注TinyLlama模型来源，还能为开源社区的健康发展贡献力量。记住，规范的引用是学术诚信的重要体现！🎓
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
