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为了确保数据质量，开发团队将 HTML 转换回 markdown 并过滤掉一些不合适或低质量的样本。以及将冗长的对话分成更小的部分，以适应模型的最大上下文长度。其训练方法建立在 Stanford Alpaca 的基础上，并进行了以下改进：

内存优化： 为了使 Vicuna 能够理解长上下文，开发团队将最大上下文长度从 Alpaca 中的 512 扩展到 2048，大大增加了 GPU 内存需求。通过利用 utilizing gradient checkpointing 和 flash attention 来解决内存压力。

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