【通览一百个大模型】Baize（UCSD）

2023-10-24 06:28
文章标签 模型 一百个 baize ucsd 通览

本文主要是介绍【通览一百个大模型】Baize（UCSD），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

【通览一百个大模型】Baize（UCSD）

作者：王嘉宁，本文章内容为原创，仓库链接：https://github.com/wjn1996/LLMs-NLP-Algo

订阅专栏【大模型&NLP&算法】可获得博主多年积累的全部NLP、大模型和算法干货资料大礼包，近200篇论文，300份博主亲自撰写的markdown笔记，近100个大模型资料卡，助力NLP科研、学习和求职。

Baize大模型基本信息资料卡

序号大模型名称归属推出时间规模预训练语料评测基准模型与训练方法开源论文模型地址相关资料
58BaizeUCSD2023-0513B不涉及预训练，不存在预训练语料。通过ChatGPT进行Self-Chat实现自动构建大量的多轮对话数据。Baize的训练结构如下图所示：
image.png
初始化一个种子数据集（Quora4 和 Stack Overflow5 的问题作为种子），并进行随机采样，根据采样的结果设计对应的提示模板后，交给ChatGPT进行自我对话，从而产生大量模拟人类的多轮对话数据，总共产生111.5k对话数据，花费约100美元。
训练过程中，基于LLaMA和LoRA进行参数有效性训练，得到Baize模型。输入序列为512，LoRA中的秩k为8。使用8位整数格式 (int8) 参数初始化LLaMA检查点。 对于7B、13B和30B模型，使用 Adam 优化器更新LoRA 参数，batch size为64，学习率为2e-4、1e-4和 5e-5。 可训练的LoRA参数在 NVIDIA A100-80GB GPU 上微调了1个 epoch。		https://github.com/project-baize/baize-chatbothttps://arxiv.org/pdf/2304.01196.pdfhttps://huggingface.co/project-baize/baize-v2-13b
https://huggingface.co/project-baize/baize-lora-30B		白泽大模型介绍

一、核心要点

  • 随着ChatGPT和GPT-4的提出，大模型展现了超出人类表现的能力，并在很多领域表现的很精彩；
  • 然而，现如今这些大模型均是黑盒模型，对研究和应用都带来了一定的阻碍。
  • 缺乏可获得的高质量的对话数据加剧了上述的问题和困难。
  • 为了解决这个问题，我们提出一种新颖的pipeline，利用chatgpt的能力自动生成一系列高质量的多轮对话语料。这些语料可以作为有价值的资源用于训练或评估对话模型在多轮对话中的表现。
  • 基于LLaMA在生成的多轮对话语料上训练，得到我们的Baize模型。
  • 我们继续提出一种自蒸馏式的对齐方法，进一步提升模型的效果。

二、方法

image.png

Self-Chat

Self-Chat旨在完全利用chatgpt扮演对话角色生成对话数据。
给定一个seed，可以是一个问题，或者一个主题，配套一个模板，让chatgpt生成对话数据。
模板如下所示：
image.png
根据这个模板，给定一个seed，让chatgpt生成多轮对话数据，样例如下所示：
image.png
挑选Quora和Stack Overflow数据集作为seed，每个数据集中挑选55k个问题，最终获得了111.5k个多轮对话数据，花费约100美元.
另外为了提高模型的instruction-tuning能力，也引入了alpaca语料。
最终的多轮对话数据如下所示：
image.png

模型训练

在构造的对话数据集上，选择LLaMA-7B和LLaMA-13B模型进行参数有效性监督微调，对应的模型和数据如下表示：
image.png
参数有效性方法选择LoRA。

  • 选择V1版本的对话数据，SFT后得到的模型是Baize-v1；
  • 选择v2版本的对话数据，SFT后得到的模型是Baize-v1.5；
  • 在Baize-v1.5基础上，进行对齐，得到Baize-v2模型。

模型训练时，在LLaMA的Transformer的每一层嵌入LoRA参数。

Self-Distillation with Feedback

在SFT阶段后，为了提升模型的对齐性能，提出自蒸馏方法。
首先在Quora数据集上，让SFT模型生成4个候选答案response。然后设计模板，让ChatGPT作为评估器对4个候选答案进行排序。模板如下所示：
image.png
因此，每个question可以得到ChatGPT认为最好的response。
在对齐阶段，选择Baize-v1.5模型，并额外插入新的LoRA参数，训练时，只选择最好的response进行优化训练。

实验细节

最大长度：512/1024
LoRA rank=8
量化感知训练：INT8量化训练
Adam优化器，batchsize=64，单机A100（80G）；
学习率2e-4（7B）、1e-4（13B）和5e-5（30B）；
推理阶段采用的prompt如下所示：
image.png

在prompt中，插入“The AI assistant consistently declines to engage with topics, questions, and instructions related to unethical, controversial, or sensitive is- sues.”较为关键。

实验

（1）GPT-4 Score
挑选Vicuna评估集，包含80个人工标注的prompt，涉及9个不同的类别。
在评估时，挑选ChatGPT的答案，和Baize（或者其他baseline模型）的答案，设计指令让GPT-4进行挑选。计算baize（或者其他baseline）的答案被挑选到的比例
实验结果如下所示：
image.png

因为每次都是和ChatGPT对比，因此ChatGPT的答案认为是100%的。Baize-v2-13B发现有92%的情况下，GPT-4挑选了Baize的答案，说明其效果最好。
GPT-4会偏向于挑选第一个候选答案，为了和之前的工作保持一致，我们将ChatGPT的生成结果作为第一个候选答案。

（2）质量评估
对于一些不道德的问题，我们期望模型不能给出反应，下面是case study，说明Baize模型可以有效避免回答潜在道德风险的问题。
image.png

  博客记录着学习的脚步，分享着最新的技术，非常感谢您的阅读，本博客将不断进行更新，希望能够给您在技术上带来帮助。

【大模型&NLP&算法】专栏

近200篇论文，300份博主亲自撰写的markdown笔记。订阅本专栏【大模型&NLP&算法】专栏，或前往https://github.com/wjn1996/LLMs-NLP-Algo即可获得全部如下资料：

  • 机器学习&深度学习基础与进阶干货（笔记、PPT、代码）
  • NLP基础与进阶干货（笔记、PPT、代码）
  • 大模型全套体系——预训练语言模型基础、知识预训练、大模型一览、大模型训练与优化、大模型调优、类ChatGPT的复现与应用等；
  • 大厂算法刷题；

在这里插入图片描述

这篇关于【通览一百个大模型】Baize（UCSD）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/273296。

相关文章

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行
阅读更多...
Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ，宣布将长期致力于AI原生教育。 近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G
阅读更多...
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称 RVC）模型是一个基于 VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用：RVC 模型通过简单易用的网页界面，使得用户无需深入了
阅读更多...
透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

透彻！驯服大型语言模型（LLMs）的五种方法，及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展，大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用，随着人们期望的不断增加，目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里，人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶，转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构（例如Transformer）对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到，它包含了大量的先验
阅读更多...
图神经网络模型介绍（1）

图神经网络模型介绍（1）

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型，并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络：谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 （1）谱图卷积网络 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积，即F{f*g}
阅读更多...
秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它

秋招最新大模型算法面试，熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候，不知道面试完会不会复盘、总结，做笔记的习惯，这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助，都附有完整答案，熬夜也要看完，祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN，还有完整版的大模型 AI 学习资料，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
阅读更多...
【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。 正如翻译机将一种语言
阅读更多...
AI Toolkit + H100 GPU，一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

AI Toolkit + H100 GPU，一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月，FLUX 席卷了互联网，这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型，而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具（如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI）开始支持这些模型，FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU
阅读更多...
SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模拟土壤中水分的运动，而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者
阅读更多...
线性因子模型 - 独立分量分析（ICA）篇

线性因子模型 - 独立分量分析（ICA）篇

序言 线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型，它们通过引入潜变量（ latent variables \text{latent variables} latent variables）来更好地表征数据。其中，独立分量分析（ ICA \text{ICA} ICA）作为线性因子模型的一种，以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。 ICA \text{ICA} ICA旨在将观察到的复杂信号
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2