大语言模型+llama3+代码+学习可运行llama3代码

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本项目基于Meta最新发布的新一代开源大模型[Llama-3](https://github.com/facebookresearch/llama3)开发，是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目（[一期](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)、[二期](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2)）的第三期。本项目开源了**中文Llama-3基座模型和中文Llama-3-Instruct指令精调大模型**。这些模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练，并且使用精选指令数据进行精调，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比二代相关模型获得了显著性能提升。 #### 主要内容 - 🚀 开源Llama-3-Chinese基座模型和Llama-3-Chinese-Instruct指令模型（v1, v2, v3） - 🚀 开源了预训练脚本、指令精调脚本，用户可根据需要进一步训练或微调模型 - 🚀 开源了alpaca_zh_51k, stem_zh_instruction, ruozhiba_gpt4 (4o/4T) 指令精调数据 - 🚀 提供了利用个人电脑CPU/GPU快速在本地进行大模型量化和部署的教程 - 🚀 支持[🤗transformers](https://github.com/huggingface/transformers), [llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp), [text-generation-webui](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui), [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm), [Ollama](https://ollama.com)等Llama-3生态 ---- [中文Mixtral大模型](https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral) | [中文LLaMA-2&Alpaca-2大模型](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2) | [中文LLaMA&Alpaca大模型](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca) | [多模态中文LLaMA&Alpaca大模型](https://github.com/airaria/Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca) | [多模态VLE](https://github.com/iflytek/VLE) | [中文MiniRBT](https://github.com/iflytek/MiniRBT) | [中文LERT](https://github.com/ymcui/LERT) | [中英文PERT](https://github.com/ymcui/PERT) | [中文MacBERT](https://github.com/ymcui/MacBERT) | [中文ELECTRA](https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA) | [中文XLNet](https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet) | [中文BERT](https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm) | [知识蒸馏工具TextBrewer](https://github.com/airaria/TextBrewer) | [模型裁剪工具TextPruner](https://github.com/airaria/TextPruner) | [蒸馏裁剪一体化GRAIN](https://github.com/airaria/GRAIN) ## 新闻 **[2024/05/30] 发布Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3版指令模型，相比v1/v2在下游任务上获得显著提升。详情查看：[📚v3.0版本发布日志](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3/releases/tag/v3.0)** [2024/05/08] 发布Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2版指令模型，直接采用500万条指令数据在 [Meta-Llama-3-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct) 上进行精调。详情查看：[📚v2.0版本发布日志](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3/releases/tag/v2.0) [2024/05/07] 添加预训练脚本、指令精调脚本。详情查看：[📚v1.1版本发布日志](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3/releases/tag/v1.1) [2024/04/30] 发布Llama-3-Chinese-8B基座模型和Llama-3-Chinese-8B-Instruct指令模型。详情查看：[📚v1.0版本发布日志](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3/releases/tag/v1.0) [2024/04/19] 🚀 正式启动Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目 ## 内容导引 | 章节 | 描述 | | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | | [💁🏻‍♂️模型简介](#模型简介) | 简要介绍本项目相关模型的技术特点 | | [⏬模型下载](#模型下载) | 中文Llama-3大模型下载地址 | | [💻推理与部署](#推理与部署) | 介绍了如何对模型进行量化并使用个人电脑部署并体验大模型 | | [💯模型效果](#模型效果) | 介绍了模型在部分任务上的效果 | | [📝训练与精调](#训练与精调) | 介绍了如何训练和精调中文Llama-3大模型 | | [❓常见问题](#常见问题) | 一些常见问题的回复 | ## 模型简介 本项目推出了基于Meta Llama-3的中文开源大模型Llama-3-Chinese以及Llama-3-Chinese-Instruct。主要特点如下： #### 📖 使用原版Llama-3词表 - Llama-3相比其前两代显著扩充了词表大小，由32K扩充至128K，并且改为BPE词表 - 初步实验发现Llama-3词表的编码效率与我们扩充词表的[中文LLaMA-2](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2)相当，效率约为中文LLaMA-2词表的95%（基于维基百科数据上的编码效率测试） - 结合我们在[中文Mixtral](https://github.com/ymcui/Chinese-Mixtral)上的相关经验及实验结论[^1]，我们**并未对词表进行额外扩充** [^1]: [Cui and Yao, 2024. Rethinking LLM Language Adaptation: A Case Study on Chinese Mixtral](https://arxiv.org/abs/2403.01851) #### 🚄 长上下文长度由二代4K扩展至8K - Llama-3将原生上下文窗口长度从4K提升至8K，能够进一步处理更长的上下文信息 - 用户也可通过PI、NTK、YaRN等方法对模型进行长上下文的扩展，以支持更长文本的处理 #### ⚡ 使用分组查询注意力机制 - Llama-3采用了Llama-2中大参数量版本应用的分组查询注意力（GQA）机制，能够进一步提升模型的效率 #### 🗒 全新的指令模板 - Llama-3-Instruct采用了全新的指令模板，与Llama-2-chat不兼容，使用时应遵循官方指令模板（见[指令模板](#指令模板)） ## 模型下载 ### 模型选择指引 以下是本项目的模型对比以及建议使用场景。**如需聊天交互，请选择Instruct版。** | 对比项 | Llama-3-Chinese-8B | Llama-3-Chinese-8B-Instruct | | :-------------------- | :----------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | | 模型类型 | 基座模型 | 指令/Chat模型（类ChatGPT） | | 模型大小 | 8B | 8B | | 训练类型 | Causal-LM (CLM) | 指令精调 | | 训练方式 | LoRA + 全量emb/lm-head | LoRA + 全量emb/lm-head | | 初始化模型 | [原版Meta-Llama-3-8B](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B) | v1: Llama-3-Chinese-8B