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ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人
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大家好，最近突然发现了一篇在专门应用于医学领域的LLaMA，名为Dr.LLaMA（太卷了太卷了），就此来分享下该语言模型的构建方法和最终的性能情况。 论文 ：Dr. LLaMA: Improving Small Language Models in Domain-Specific QA via Generative Data Augmentation 地址 ：https://arxiv.org/pdf/2305.07804.pdf 代码 ：
ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-tuned on LLaMA Model using Medical Domain Knowledge paper：https://arxiv.org/pdf/2303.14070.pdf 通用领域中最近的大型语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类的响应方面取得了显着的成功。 但是语言模型并未针对医学领域量身定制，导致答案准确性较
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域） ：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用 CSDN 平台，自主完成项目设计升级，提升自
llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。 1、模型和数据准备 使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。 微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.
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Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（full fine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 [NLP]理解大型语言模型高效微调(PEFT) 因此， Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术，在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下，通过往模型中加
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本文对比了全参数微调和LoRA，并分析了这两种技术各自的优势和劣势。作者使用了三个真实用例来训练LLaMA 2模型，这提供了比较特定任务的性能、硬件要求和训练成本的基准。本文证明了使用LoRA需要在serving效率和模型质量之间做出权衡，而这取决于具体的任务。 此外，本
前言： 系统：ubuntu 18.04 显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~） （本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调） 地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama 切换到工程目录 使用pip安装依赖库 （当然，这里可能会遇到网络问题，安装不了lightning） 可使用以下方式安装： 下载lightning工程
增加LLM上下文长度可以提升大语言模型在一些任务上的表现，这包括多轮长对话、长文本摘要、视觉-语言Transformer模型的高分辨4k模型的理解力以及代码生成、图像以及音频生成等。 对长上下文场景，在解码阶段，缓存先前token的Key和Value（KV）需要巨大的内存开销，其次主流
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