#184 · 主分类： 深度学习框架
Alpaca-CoT
alpaca
chatglm
chatgpt
cot
instruction-tuning
llama
llm
lora
moss
p-tuning
parameter-efficient
pytorch
tabul
tabular-data
tabular-model
Alpaca-CoT是一个指令微调平台，提供统一的指令数据接口，支持多种LLM以及LoRA、P-Tuning等参数高效方法。
项目最后更新：12/12/23
GitHub Stars
2.8K
Forks数量
247
贡献者数量
31
许可证
Apache-2.0
收录理由
如果你正在微调大语言模型，想尝试不同的基座模型，或者对比 LoRA、p-tuning 这类参数高效方法的实际效果，又不想每次都在不同工具链之间来回拼装，这个项目提供了一个统一的操作入口。它把指令跟随、思维链等数据集和训练代码打包在一起，方便你复现论文里报告的指令微调结果，也能直接拿同一份提示数据去对比不同模型的响应差异。需要注意的是，它更偏向研究场景下的便利性，而不是开箱即用的成熟产品，所以拿到手后往往需要按自己的环境调整代码，实际的数据集和模型权重则要从配套的 Hugging Face 仓库另行获取。
相关文章
暂无针对该项目的文章。
如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容，欢迎 联系我们推荐选题或投稿。