维库纳模型卡

模型详情

维库纳是一个由LLaMA在从ShareGPT收集的用户分享对话上进行微调训练的聊天助手。

• 开发者： LMSYS
• 模型类型：基于Transformer架构的自回归语言模型。
• 许可证：非商业许可证
• 微调自模型： LLaMA 。

模型来源

• 仓库： https://github.com/lm-sys/FastChat
• 博客： https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/
• 论文： https://arxiv.org/abs/2306.05685
• 演示： https://chat.lmsys.org/

用途

维库纳的主要用途是用于大型语言模型和聊天机器人的研究。该模型的主要预期用户是自然语言处理、机器学习和人工智能方面的研究人员和爱好者。

如何开始使用该模型

• 命令行界面： https://github.com/lm-sys/FastChat#vicuna-weights 。
• API（OpenAI API、Huggingface API）： https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main#api 。

训练详情

Vicuna v1.3是通过监督指令微调从LLaMA训练得到的。训练数据约有14万个从ShareGPT.com收集的对话。更多详情请参阅附录中的“Vicuna模型的训练详情”部分。

评估

维库纳使用标准基准、人类偏好和LLM作为评估标准进行评估。更多详情请参阅 paper 和 leaderboard 。

不同版本的维库纳之间的区别

请参阅 vicuna_weights_version.md 。