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维利犸模型卡

模型详情

维利犸是一个聊天助手，通过在ShareGPT收集到的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而成。

• 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

维利犸的主要用途是研究大规模语言模型和聊天机器人。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领域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 . APIs（OpenAI API，Huggingface API）： https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main#api 。

训练详情

维利犸 v1.1 是通过受监督指导微调LLaMA训练得到的。训练数据约为来自ShareGPT.com的70K个对话。有关更多详细信息，请参阅附录中的“维利犸模型的训练细节”部分的 paper 。

评估

维利犸通过标准基准、人工偏好和LLM作为评判进行评估。有关更多详细信息，请参阅此 paper 和 leaderboard 。

不同版本的维利犸之间的差异

请参阅 vicuna_weights_version.md 。

致谢

特别感谢 @TheBloke 在早期托管这个合并版本的权重。