Chinese-Vicuna：低资源下的中文对话与指令模型

Chinese-Vicuna旨在构建和共享一种能够在单个Nvidia RTX-2080TI上训练的中文LLaMA模型调优方法。此模型特别适合需要指令跟随能力的应用场景，例如多轮对话机器人，该机器人可以在单个Nvidia RTX-3090上使用2048长度的上下文进行训练。

为何命名为“小羊驼”（Vicuna）：

鉴于小羊驼、羊驼等动物命名的成功，开发者希望训练一个类似Vicuna的中文小羊驼——体积小但足够强大！

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解决方案的优势：

高参数效率：在较低资源的GPU上即可完成模型的指令调优。
显卡友好：适配性广，能够在2080Ti及3090显卡上进行有效训练。
易于部署：支持多GPU推理，进一步减少VRAM的占用，简化部署过程。

项目内容包括：

模型微调的代码
基于训练模型的生成代码
CPU上运行的代码（支持fp16或int4）
工具下载/转换/量化原始facebook llama.ckpt的工具

多轮指令演示和互动：

提供了基于beam-size为4的指令演示，展示了同时进行的四个过程的输出。

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Chinese-Vicuna不仅使中文LLaMA模型的训练变得更加可达性强和成本效益高，还通过提供一个完整的解决方案框架，极大地促进了技术的应用和普及。尤其是它在低资源GPU上的表现优势，为中小企业甚至个人开发者打开了使用大型语言模型的大门，这在我看来是一个巨大的技术推动。通过简单的设备配置就能实现高效的模型训练和推理，这在很大程度上降低了进入门槛，使得更多的创新者能够参与到AI模型开发的浪潮中来。