Chinese-LLaMA-Alpaca-2
基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发，提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型，专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练，显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度，实现人类偏好对齐，提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用，如对话系统和文本分析等。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 项目介绍
项目背景
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 项目是基于 Meta 公司发布的可商用大模型 Llama-2 开发的一个开源项目。这是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，旨在提升中文语言模型的性能和能力。这些模型在原版 Llama-2 的基础上，优化和扩展了中文词表，并使用大规模汉语数据进行增量预训练，显著提升了中文语义和指令理解能力。
主要特点
中文词表优化
项目对 Llama-2 模型进行了中文词表的扩展，新版词表的大小为 55296，提升了中文字词的覆盖率，并统一了 LLaMA 和 Alpaca 的词表。这一改进旨在提高模型对中文文本的编解码效率。
FlashAttention-2 训练支持
所有模型使用了 FlashAttention-2 技术进行训练。这种高效注意力机制在处理长上下文时，可以显著减少显存占用，并提升处理速度。
长上下文支持
项目支持 4K 到 64K 的上下文长度，特别推出了基于位置插值（PI）和 YaRN 方法的长上下文版模型，以支持处理长文本应用场景。
人类偏好对齐
人类偏好对齐（RLHF）系列模型在标准版模型的基础上进行了精调，增强了模型传递正确价值观的能力，适合处理涉及法律和道德的内容。
支持与功能
- 扩展生态支持：项目兼容多种工具和生态，如 transformers、llama.cpp、text-generation-webui 等。
- 快速部署与体验：提供的脚本可用于在个人电脑上快速量化和部署模型。
- LoRA 模型支持：提供 LoRA 模型，可与原版 Llama-2 模型合并使用，适合轻量化下载需求的用户。
已开源模型
- 基座模型（4K 上下文）：Chinese-LLaMA-2 系列（1.3B、7B、13B）
- 聊天模型（4K 上下文）：Chinese-Alpaca-2 系列（1.3B、7B、13B）
- 长上下文模型（16K/64K 上下文）
- 16K：Chinese-LLaMA-2 和 Chinese-Alpaca-2（7B、13B）
- 64K：Chinese-LLaMA-2 和 Chinese-Alpaca-2（7B）
- 偏好对齐模型：Chinese-Alpaca-2-RLHF（1.3B、7B）
模型下载
用户可直接下载本文中提供的完整模型，而无需其他合并步骤。若选择 LoRA 模型下载，则需按教程与原版 Llama-2 模型合并。各模型可从 Baidu、Google Drive、Hugging Face 和 ModelScope 等平台获取。
应用场景建议
基座模型适合文本续写等任务，而指令模型适用于实现问答、写作、聊天等对话系统需求。不建议单独使用 1.3B 模型，宜搭配更大的模型（7B、13B）使用以提升生成质量。
未来发展
项目鼓励用户持续关注后续版本的发布，通过与开源社区的合作，不断提升模型的智能化水平，使之更好地服务于中文语言生态中的多种应用场景。
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