Alpaca: differenze tra le versioni
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Questo modello di Stanford si distingue per essere stato perfezionato a partire dal modello [[LLaMA]] 7B di Meta, attraverso l'addestramento su 52.000 [[Instruction-following Demonstrations]]. In una valutazione preliminare, Alpaca ha mostrato comportamenti qualitativamente simili a quelli di text-davinci-003 di OpenAI, nonostante le sue dimensioni sorprendentemente ridotte e la facilità nonché l'economicità di riproduzione (meno di 600 dollari). Alpaca, è arricchito con dati di istruzioni generate in stile self-instruct usando text-davinci-003, si presenta come un modello leggero, facilmente riproducibile e a costi contenuti, ideale per la ricerca accademica. | Questo modello di Stanford si distingue per essere stato perfezionato a partire dal modello [[LLaMA]] 7B di Meta, attraverso l'addestramento su 52.000 [[Instruction-following Demonstrations]]. In una valutazione preliminare, Alpaca ha mostrato comportamenti qualitativamente simili a quelli di text-davinci-003 di OpenAI, nonostante le sue dimensioni sorprendentemente ridotte e la facilità nonché l'economicità di riproduzione (meno di 600 dollari). Alpaca, è arricchito con dati di istruzioni generate in stile self-instruct usando text-davinci-003, si presenta come un modello leggero, facilmente riproducibile e a costi contenuti, ideale per la ricerca accademica. | ||
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|description=Alpaca è un modello di linguaggio sviluppato da Stanford a partire da LLaMA 7B di Meta, addestrato su 52.000 Instruction-following Demonstrations. Questo modello leggero e facilmente riproducibile offre prestazioni paragonabili a text-davinci-003 di OpenAI, aprendo nuove prospettive per la ricerca accademica. | |||
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Versione attuale delle 16:26, 17 ago 2024
| Alpaca | |
|---|---|
| Nome Inglese | Alpaca |
| Sigla | Alpaca |
| Anno Di Creazione | 2023 |
| Versione Corrente | |
| URL | https://www.alpacaml.com/ |
| Pubblicazione | Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model |
| URL Pubblicazione | https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html |
Questo modello di Stanford si distingue per essere stato perfezionato a partire dal modello LLaMA 7B di Meta, attraverso l'addestramento su 52.000 Instruction-following Demonstrations. In una valutazione preliminare, Alpaca ha mostrato comportamenti qualitativamente simili a quelli di text-davinci-003 di OpenAI, nonostante le sue dimensioni sorprendentemente ridotte e la facilità nonché l'economicità di riproduzione (meno di 600 dollari). Alpaca, è arricchito con dati di istruzioni generate in stile self-instruct usando text-davinci-003, si presenta come un modello leggero, facilmente riproducibile e a costi contenuti, ideale per la ricerca accademica.
Il processo di fine-tuning ha impiegato 3 ore su 8 A100 da 80GB, con un costo inferiore a 100 dollari sui principali provider di cloud.
Il team ha adottato misure di mitigazione dei rischi, come filtri di contenuto e watermarking dei risultati del modello, per promuovere l'uso responsabile di Alpaca. Essi enfatizzano che Alpaca è destinato esclusivamente alla ricerca accademica e che ogni uso commerciale è proibito, riflettendo le restrizioni delle licenze di LLaMA e le condizioni d'uso di text-davinci-003.
Links
[https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html] [Modello su Huggingface]