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项目介绍
以ChatGPT、GPT-4（）等为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一轮自然语言处理领域的研究浪潮，展现出了类通用人工智能（AGI）的能力，受到业界广泛关注。然而，由于大语言模型的训练和部署都极为昂贵，为构建透明且开放的学术研究造成了一定的阻碍。
为了促进大模型在中文NLP社区的开放研究，本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca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，进一步提升了中文基础语义理解能力。同时，中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调，显著提升了模型对指令的理解和执行能力。
声明：本项目相关资源仅供学术研究使用。
本项目主要内容：
🚀
针对原版LLaMA模型扩充了中文词表，提升了中文编解码效率
🚀
开源了使用中文文本数据预训练的中文LLaMA大模型（7B、13B）
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开源了进一步经过指令精调的中文Alpaca大模型（7B、13B）
🚀
快速使用笔记本电脑（个人PC）的CPU/GPU本地部署和体验大模型
💡下图给出了7B版本模型本地CPU部署后的实际体验效果（动画未经加速，Apple M1 Max下实测）。
系统效果
为了快速评测相关模型的实际表现，本项目在给定相同的prompt的情况下，在一些常见任务上对比测试了本项目的中文Alpaca-7B和中文Alpaca-13B的效果。生成回复具有随机性，受解码超参、随机种子等因素影响。以下相关评测并非绝对严谨，测试结果仅供晾晒参考，欢迎自行体验。详细评测结果请查看examples/README.md。
以下测试结果均基于4-bit量化模型，理论效果比非量化版本差一些。
伦理、拒答类问题测试
项目地址：/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
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