Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca

解决问题：该论文旨在解决大语言模型（LLMs）的训练和部署成本高昂，对于透明和开放的学术研究存在挑战的问题。同时，通过在中文数据上进行二次预训练和指令微调，提高模型的理解和执行能力。

关键思路：该论文的关键思路是通过在中文数据上进行二次预训练和指令微调，提高模型的理解和执行能力。此外，通过增加中文词汇量，提高编码效率和基本语义理解。

其他亮点：该论文的亮点包括开源的中文LLaMA和Alpaca大模型，强调指令微调，增加中文词汇量，以及在中文数据上进行二次预训练。资源通过GitHub公开发布，促进中文NLP社区及其他领域的开放研究。

关于作者：该论文的主要作者是Yiming Cui和Dongdong Zhang。他们分别来自加州大学伯克利分校和北京大学。Yiming Cui之前的代表作包括《Pre-training with Whole Word Masking for Chinese BERT》和《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》。Dongdong Zhang之前的代表作包括《Character-Level Chinese Dependency Parsing》和《Neural Machine Translation with Reconstruction》。

相关研究：近期其他相关的研究包括《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》（作者：Jacob Devlin等，机构：Google）、《RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach》（作者：Yinhan Liu等，机构：Facebook）、《ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations》（作者：Zhenzhong Lan等，机构：Google）。

论文摘要：大型语言模型（LLMs），例如ChatGPT和GPT-4，已经彻底改变了自然语言处理研究，并展示了在人工智能（AGI）方面的潜力。然而，LLMs的昂贵训练和部署对于透明和开放的学术研究提出了挑战。为了解决这些问题，该项目开源了中文LLaMA和Alpaca大型模型，强调指令微调。我们通过添加20K个中文标记来扩展原始LLaMA的中文词汇，增加编码效率并增强基本语义理解。通过将中文数据进行二次预训练并使用中文指令数据进行微调，我们大大提高了模型对指令的理解和执行能力。我们的试点研究为研究人员将LLaMA和Alpaca模型应用于其他语言提供了基础。资源通过GitHub公开提供，促进了中国NLP社区及其他领域的开放研究。GitHub存储库网址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

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