最近,一款名为Vicuna的开源聊天机器人引起了业界的广泛关注,它以高达90%的ChatGPT质量挑战了GPT-4的地位。 Vicuna的开发团队来自全球各地,他们凭借深厚的技术实力和实践经验,成功构建了一个高质量、可操作的聊天机器人。在Vicuna的背后,有一系列的技术支撑,包括深度学习、自然语言处理、知识图谱等。这些技术的结合使得V...
未来,随着技术的不断进步和数据的不断积累,Vicuna的性能将会得到进一步提升。我们期待看到更多基于Vicuna的创新应用涌现出来,为人们的生活带来更多便利和乐趣。 结论 Vicuna作为一款开源的聊天机器人,凭借其高效的数据集、创新的训练方法和低成本高效性的特性,成功实现了与ChatGPT/Bard相媲美的对话质量。它的出现不仅为AI...
Vicuna-13B是一款开源聊天机器人,通过对从ShareGPT(目前已禁止爬取)收集的用户70K共享对话进行LLaMA微调来训练。使用GPT-4作为评判标准的初步评估显示,Vicuna-13B在OpenAI ChatGPT和Google Bard的质量方面达到了90%以上,而在90%以上的情况下优于LLaMA和Stanford Alpaca等其他模型。训练Vicuna-13B的费用约为300美元。
Breadcrumbs llm /crates /llm /examples / vicuna-chat.rsTop File metadata and controls Code Blame 151 lines (135 loc) · 5.28 KB Raw use clap::Parser; use rustyline::error::ReadlineError; use std::{convert::Infallible, io::Write, path::PathBuf}; #[derive(Parser)] struct Args { model...
# git clone https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-delta-v0 如下图,标记带有LFS的,单独点击下箭头下载。 下载好后的权重列表如下(待更新到v1.1): 生成羊驼模型 python3 -m fastchat.model.apply_delta --base ./pyllama_data/output/7B --target vicuna_data/vicuna-7b-v1.1 --delta lmsys/vicuna...
以Meta开源LLaMA(直译为「大羊驼」)系列模型为起点,研究人员逐渐研发出基于LLaMA的Alpaca (羊驼)、Alpaca-Lora, Luotuo(骆驼)等轻量级类 ChatGPT 模型并开源。近日,研究者们又提出了一个新的模型: Vicuna(小羊驼)。该模型基于LLaMA,参数量13B。Vicuna-13B 就是通过 微调Q LLaMA 实现了高性能的对话生成! 有趣的...
在人工智能领域,每一次技术的飞跃都伴随着无数创新者的辛勤付出和突破性的发现。近期,一款名为Vicuna的开源聊天机器人横空出世,以百分之九十的ChatGPT质量惊艳四座,甚至在某种程度上媲美了GPT-4。这一成就不仅引发了业界的广泛关注,也为我们带来了对AI未来的无限遐想。
# 大模型-FastChat-Vicuna(小羊驼的部署与安装) ## 虚拟环境创建 ``` #官网要求Python版本要>= 3.8 conda create -n fastchat python=3.9 conda activate fastchat #安装pytorch pip inst
可以在线品尝:https://chat.lmsys.org/。 概述 图2 工作流 图2 介绍了整体工作流程。训练是在一天时间在 8 个 A100 上使用 PyTorch FSDP 完成的。 LLaMA、Alpaca、ChatGPT 和 Vicuna 的详细比较如表 1 所示。 表1 一些模型的对比 训练 Vicuna 是通过使用从 ShareGPT.com 使用公共 API 收集的大约 7万 用...
Chat with Open Large Language Models 使用开放式大型语言模型聊天 Vicuna:一个开源聊天机器人,以 4% 的 ChatGPT 质量给 GPT-90 留下深刻印象…