AceGPT
AceGPT is a fully fine-tuned generative text model collection based on LlaMA2, particularly in the
Arabic language domain. This is the repository for the 13B-chat pre-trained model.
Model Details
We have released the AceGPT family of large language models, which is a collection of fully fine-tuned generative text models based on LlaMA2, ranging from 7B to 13B parameters. Our models include two main categories: AceGPT and AceGPT-chat. AceGPT-chat is an optimized version specifically designed for dialogue applications. It is worth mentioning that our models have demonstrated superior performance compared to all currently available open-source Arabic dialogue models in multiple benchmark tests. Furthermore, in our human evaluations, our models have shown comparable satisfaction levels to some closed-source models, such as ChatGPT, in the Arabic language.
Model Developers
We are from the School of Data Science, the Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHKSZ), the Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), and the King Abdullah University of Science and Technology (KAUST).
Variations
AceGPT families come in a range of parameter sizes —— 7B and 13B, each size of model has a base category and a -chat category.
Input
Models input text only.
Output
Models output text only.
Model Evaluation Results
Experiments on Arabic Vicuna-80, Arabic AlpacaEval. Numbers are the average performance ratio of ChatGPT over three runs. We do not report the results of raw Llama-2 models since they cannot properly generate Arabic texts.
| Arabic Vicuna-80 | Arabic AlpacaEval | |
|---|---|---|
| Phoenix Chen et al. (2023a) | 71.92% ± 0.2% | 65.62% ± 0.3% |
| Phoenix–multiple-langs Chen et al. (2023b) | 71.67% ± 0.7% | 65.36% ± 0.1% |
| Jais-13B-chat Sengupta et al. (2023) | 75.40% ± 1.6% | 74.95% ± 0.2% |
| AceGPT-7B-chat | 94.82% ± 0.2% | 93.81% ± 0.1% |
| AceGPT-13B-chat | 100.88% ± 0.4% | 97.95% ± 0.1% |
Samples
Sample1(alpaca)
- question:
ما هي أسماء بعض الممثلين المشهورين الذين بدأوا مسيراتهم المهنية على برودواي؟
- answer:
- مارلون براندو: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل الخمسينيات.
- روبرت دي نيرو: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل الستينيات.
- ميريل ستريب: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الستينيات.
- آل باتشينو: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل السبعينيات.
- كاثرين زيتا جونز: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل السبعينيات.
- جود لو: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الثمانينيات.
- توني كورنيت: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل الثمانينيات.
- هاري كونيك جونيور: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل التسعينيات.
- أنا باكوين: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل التسعينيات.
- ديفيد شويمر: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل التسعينيات.
- كريستين دانست: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- نورا جونز: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- جود لو: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- جينيفر لوبيز: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- ليا ميشيل: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- ديفيد ألان غرير: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- كيت بوسوورث: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- دانيال رادكليف: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- جون ترافولتا: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- جينيفر هدسون: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- كيت وينسلت: بدأ مسيرته المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- جوليا روبرتس: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي في أوائل الألفية الجديدة.
- جود لو: بدأت مسيرتها المهنية على برودواي ف
Sample2(Vicuna)
- question:
كيف يمكنني تحسين مهارات إدارة الوقت الخاصة بي؟
- answer:
- تحديد الأولويات: قم بتحديد الأولويات للمهام التي تحتاج إلى القيام بها. استخدم قاعدة الـ80/20 (مبدأ باريتو)، حيث 80٪ من النتائج تأتي من 20٪ من الجهود.
- تحديد الأهداف: قم بتحديد الأهداف الواضحة والقابلة للقياس والمحددة الزمن لتحقيقها.
- إنشاء جدول زمني: استخدم جدول زمني لتنظيم يومك. اجعله مرنًا بما يكفي للسماح بالتعديلات ولكن لا تتجاوز الزمن المحدد للمهام.
- تجنب التأخير: التأخير هو أعداء إدارة الوقت. حاول البدء في المهمة في أقرب وقت ممكن.
- تجنب التشتت: التشتت يمكن أن يقلل من فعالية إدارة الوقت. حاول التركيز على مهمة واحدة في كل مرة.
- استخدم الأدوات الرقمية: استخدم التقويمات الرقمية وتطبيقات إدارة المهام لمساعدتك في تتبع الوقت والمهام.
- استراحات قصيرة: تأكد من أخذ استراحات قصيرة بانتظام لتجنب الإرهاق.
- تعلم قول "لا": لا يمكنك أن تفعل كل شيء. تعلم كيفية رفض المهام التي ليست ضرورية.
- تحسين البيئة: حافظ على مكان عمل نظيف ومنظم يساعد في تحسين التركيز والإنتاجية.
- التدريب والتعلم: استمر في تعلم وتحسين مهارات إدارة الوقت. يمكنك الاشتراك في ورش العمل أو الدورات التدريبية أو قراءة الكتب حول الموضوع.
- الصحة الجيدة: الحفاظ على صحتك البدنية والعقلية يمكن أن يساعد في تحسين إدارة الوقت. النوم الجيد والتغذية السليمة والرياضة يمكن أن تزيد من التركيز والطاقة.
- تعلم القول "لا": تعلم كيفية رفض المهام التي لا تساهم في أهدافك النهائية.
- تعلم التفويض: لا يمكنك القيام بكل شيء بنفسك. تعلم كيفية التفويض المهام للأشخاص المناسبين.
- استخدم التقنيات: استخدم التقنيات مثل تقنية بومودورو لتحسين تركيزك وإنتاجيتك.
- تحديد الأولويات: تعرف ما هو مهم وما هو غير مهم. تركيزك يجب أن يكون على الأشياء التي تحقق أهدافك.
- تجنب التأجيل: التأجيل هو عدو إدارة الوقت. حاول البدء في المهمة في أقرب وقت ممكن.
- استخدم القائمة المرتبطة: هذه طريقة فعالة لتتبع المهام التي تحتاج إلى القيام بها.
- استخدم التقنيات
You can get more detail at https://github.com/FreedomIntelligence/AceGPT/tree/main
- Downloads last month
- 3,399