ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

Китайские LLaMA и Alpaca LLMs + локальная тренировка и развертывание на CPU/GPU

LLM⭐ 18 940Pythonпоследний релиз: v5.0
Открыть на GitHub ↗Сайт проекта ↗

Что это за инструмент

Это набор открытых моделей LLM на базе LLaMA, адаптированных для китайского языка путем расширения словаря и дообучения на китайских данных.

Зачем нужен

Инструмент решает задачу эффективного понимания и генерации текста на китайском языке, превосходя оригинальные английские модели в этой нише. Он полезен для разработчиков, которым нужны готовые веса для локального развертывания или дальнейшего обучения (fine-tuning) без необходимости тренировать модель с нуля.

Что можно реализовать

  • Локальная установка и запуск чат-бота на CPU или GPU ноутбука с использованием квантования
  • Интеграция китайского LLM в экосистемы LangChain или privateGPT для создания RAG-систем
  • Дальнейшее дообучение (fine-tuning) базовых или инструкционных моделей под специфические задачи
  • Исследование эффективности кодирования китайского текста в LLM

Ключевые возможности

  • Расширенный китайский словарь, улучшающий эффективность кодирования и декодирования
  • Поддержка локального развертывания на потребительском оборудовании (CPU/GPU)
  • Готовые скрипты для предобучения и инструкционного обучения (instruction tuning)
  • Совместимость с llama.cpp, transformers, text-generation-webui и другими популярными фреймворками
  • Наличие версий Pro и Plus с увеличенной длиной контекста и качеством ответов

👤 Кому подойдёт: Разработчики NLP, исследователи в области машинного обучения, инженеры по данным, работающие с китайским языком, и энтузиасты локальных LLM.

Релизы

v5.0major
🕐 38 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз v5.0: новые модели Alpaca-Pro и Plus-33B, Arena-рейтинг, NTK-scaling и оптимизация памяти.

  • Added: Выпущена серия Alpaca-Pro для увеличения длины ответов до уровня GPT-3.5/4.
  • Added: Добавлены модели LLaMA-Plus-33B и Alpaca-Plus-33B с расширенным датасетом (120G).
  • Added: Запущен ChatBot Arena для сравнения моделей по Elo и вероятности победы.
  • Added: Улучшен алгоритм NTK-scaling и добавлен Memory Efficient Attention для экономии VRAM.
  • Fixed: В inference_hf.py добавлена поддержка 8-битного квантования и исправлен repeat_penalty.