这张图展示了一个用于训练 Alpaca 7B 模型的流程。以下是每个步骤的详细解释：
Text-davinci-003:
- 这是一个预训练的语言模型，可能是 OpenAI 的 GPT-3 模型的一个变种，用于生成初始任务和指令。
175 Self-Instruct Seed Tasks:
- 这些是初始的自我指令任务，包含了175个种子任务。这些任务提供了基本的指令和预期的输出示例。
示例种子任务：
- 指令：列出可能的新年决心。
- 输出：减肥、更多锻炼、吃得更健康。
Modified Self-instruct Instruction Generation:
- 使用 Text-davinci-003 模型和175个种子任务，生成了更多的指令任务。这些新生成的任务被称为“修改后的自我指令任务”。
示例生成任务：
- 指令：为设计一个会议室提供创意。
- 输出：包括灵活的组件，如可移动的墙壁和家具。
Meta LLaMA 7B:
- 这是一个由 Meta（Facebook）开发的预训练语言模型，具有70亿参数（7B）。这个模型作为基础模型，用于进一步的微调。
52K Instruction-following Examples:
- 使用上一步生成的指令任务，创建了52,000个指令跟随示例。这些示例包含了指令和相应的输出，用于训练模型。
Supervised Finetuning:
- 使用生成的52K指令跟随示例，对 Meta LLaMA 7B 模型进行监督微调。监督微调是一种训练方法，其中模型通过学习输入和输出对来优化其性能。
Alpaca 7B:
- 最终，经过监督微调的模型被称为 Alpaca 7B。这个模型在指令跟随任务上具有更好的性能和能力。
总结
- 起点：使用 Text-davinci-003 和 175 个种子任务生成大量指令跟随示例。
- 基础模型：Meta LLaMA 7B。
- 训练：通过监督微调（使用52K指令跟随示例）优化基础模型。
- 结果：得到一个增强的模型 Alpaca 7B，该模型在指令跟随任务上表现更好。
这个流程展示了如何通过生成大量训练数据并对基础模型进行微调，来创建一个强大的指令跟随模型。
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