Alpaca模型，基于Meta的LLaMA 7B模型进行微调，专注于指令遵循型语言任务，由斯坦福大学研究团队开发。该模型具有相对较小的规模和低成本复现特性，展现出了与OpenAI text-davinci-003模型相似的性能，标志着AI领域的一项显著成就。开发背景回应了现有指令遵循型模型在生成虚假信息、社会刻板印象和有害语言的缺陷，Alpaca提供了一个更容易获取、成本更低的研究平台。训练过程涉及使用全分片数据并行和混合精度训练等技术，在8个A100 GPU上仅用3小时完成，总成本不到100美元，展示了在有限预算下创建有效AI模型的可能性。初步评估通过人类测试、盲目对比测试以及互动测试进行，结果显示Alpaca在90次比较中有89次优于或等于text-davinci-003模型，性能接近。然而，Alpaca也面临着虚假信息生成、有害内容和社会刻板印象、性能不一致和误用风险等局限。发布时，Alpaca团队强调了模型仅用于学术研究，禁止商业用途，并发布了多种资源以促进学术研究。发布动机在于推动对指令遵循型语言模型的研究，特别是如何解决模型存在的缺陷。

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文章来源：天狐定制

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