斯坦福的 Alpaca 学习笔记

#斯坦福的 Alpaca 是一种基于指令执行的语言模型，它可以根据用户给出的指令，生成不同类型的文本内容，例如诗歌、故事、代码等。Alpaca 的特点是它可以快速地适应新的任务和数据集，而不需要重新训练或微调。Alpaca 的目标是为学术界提供一个强大且可复现的指令执行模型，以便进行更多的研究和探索。

Alpaca 的来源

Alpaca 的来源是 Meta 公司发布的 LLaMA 7B 模型¹，它是一个基于元学习的大规模语言模型，可以在少量梯度更新后，快速适应新的任务。LLaMA 7B 模型有 70 亿个参数，使用了 1.5TB 的文本数据进行预训练。

斯坦福的研究团队在 LLaMA 7B 模型的基础上，进行了进一步的微调，使其能够执行指令。他们使用了 OpenAI 的 text-davinci-003 模型²，它是一个基于 GPT-3.5 的指令执行模型，来生成 52K 条指令执行的示例数据。这些数据包括了不同类型和难度的指令，例如：

• 写一首关于春天的诗。
• 写一个 Python 程序，计算两个数的最大公约数。
• 写一个关于狼人杀游戏规则的简介。

然后，他们使用了 Self-Instruct³ 的方法，来对 LLaMA 7B 模型进行微调。Self-Instruct 是一种基于自我监督的方法，它可以利用指令执行模型自身生成的数据来进行训练。具体来说，Self-Instruct 的流程如下：

• 首先，给定一个预训练好的语言模型 $f_{\theta }$ 和一个指令 $x$。
• 然后，使用 $f_{\theta }$ 来生成一个指令执行结果 $y$。
• 接着，使用 $f_{\theta }$ 来生成一个对结果 $y$ 的评价 $z$。
• 最后，使用 $(x,y,z)$ 作为训练样本，来更新模型参数 $\theta$。

通过这种方式，Self-Instruct 可以利用语言模型自身生成高质量且多样化的指令执行数据来进行训练。

经过微调后，斯坦福的研究团队得到了 Alpaca 7B 模型，它是一个基于指令执行的语言模型，可以根据用户给出的指令，生成不同类型的文本内容。

Alpaca 的性能

Alpaca 7B 模型在初步的人类评估中，表现出了与 OpenAI 的 text-davinci-003 模型类似的质量和多样性。在 Self-Instruct 的评估套件上³，Alpaca 7B 模型可以正确地执行大部分指令，并且可以生成有趣且有创造性的内容。例如：

• 写一首关于夏天和冰淇淋的诗。

  夏天到了
  炎炎烈日下
  我想吃冰淇淋
  甜甜凉凉的
  冰淇淋是我的朋友
  它陪我度过每一个炎热的午后
  冰淇淋有很多口味
  巧克力、草莓、香草
  我喜欢每一种
  但是最喜欢的还是你
  你是我的冰淇淋
  你让我的心也凉爽起来

• 写一个 JavaScript 程序，判断一个数是否是素数。

  // 定义一个函数，判断一个数是否是素数
  function isPrime(n) {
    // 如果 n 是小于等于 1 的整数，返回 false
    if (n <= 1) {
      return false;
    }
    // 如果 n 是 2 或 3，返回 true
    if (n == 2 || n == 3) {
      return true;
    }
    // 如果 n 是能被 2 或 3 整除的偶数或倍数，返回 false
    if (n % 2 == 0 || n % 3 == 0) {
      return false;
    }
    // 定义一个变量 i，从 5 开始，每次增加 2
    let i = 5;
    // 当 i 的平方小于等于 n 时，循环执行以下操作
    while (i * i <= n) {
      // 如果 n 能被 i 或 i + 2 整除，返回 false
      if (n % i == 0 || n % (i + 2) == 0) {
        return false;
      }
      // 将 i 增加 6
      i += 6;
    }
    // 如果循环结束后没有返回 false，说明 n 是素数，返回 true
    return true;
  }
  
  
  

• 写一个关于猫和老鼠的故事。

这是一个关于猫和老鼠的故事。猫叫做 Tom，老鼠叫做 Jerry。Tom 和 Jerry 住在同一所房子里，但是他们总是互相捉弄和斗争。Tom 想要抓住 Jerry，并且把他当作晚餐，但是 Jerry 总是能够用各种聪明的办法逃脱。有一天，Tom 发现了 Jerry 的藏身处，就是一个小洞。Tom 决定用一块奶酪来诱捕 Jerry。他把奶酪放在洞口，然后躲在一旁等待。Jerry 闻到了奶酪的香味，就从洞里探出头来。他看到了奶酪，但是他也看到了 Tom 的影子。他知道这是一个陷阱，就想了一个计划。他假装很开心地跑出洞来，拿起奶酪，然后跑回洞里。Tom 看到了 Jerry 的动作，就以为他成功了，就迅速地冲向洞口。但是他没有想到，Jerry 已经用奶酪堵住了洞口，并且在后面放了一根火柴。当 Tom 把头伸进洞里时，Jerry 点燃了火柴，引发了一场爆炸。Tom 被炸得满脸黑灰，头上冒着烟。Jerry 坐在洞里大笑不止。这就是猫和老鼠的故事。

Source: Conversation with Bing, 2023/6/12
(1) Stanford Alpaca: An Instruction-following LLaMA Model. https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca.
(2) Stanford CRFM. https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html?ref=the-batch-deeplearning-ai.
(3) Alpaca AI: Exploring the key insights and considerations of … https://interestingengineering.com/innovation/alpaca-ai-exploring-the-key-insights-and-considerations-of-this-open-source-language-model.