Vicuna 13b V1.3

🚀 Vicunaモデルカード

Vicunaは、ShareGPTから収集されたユーザー共有の会話データを用いてLLaMAをファインチューニングすることで学習されたチャットアシスタントです。このモデルは、大規模言語モデルやチャットボットの研究に役立ちます。

⚠️ 重要なお知らせ

新しいバージョンが利用可能です。詳細はこちらをご確認ください。

🚀 クイックスタート

• コマンドラインインターフェース: https://github.com/lm-sys/FastChat#vicuna-weights
• API (OpenAI API, Huggingface API): https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main#api

✨ 主な機能

Vicunaの主な用途は、大規模言語モデルとチャットボットの研究です。このモデルの主な対象ユーザーは、自然言語処理、機械学習、人工知能の研究者や愛好家です。

📦 インストール

インストールに関する詳細は、以下のリンクを参照してください。

• コマンドラインインターフェース: https://github.com/lm-sys/FastChat#vicuna-weights
• API (OpenAI API, Huggingface API): https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main#api

📚 ドキュメント

モデルの詳細

• 開発元: LMSYS
• モデルの種類: トランスフォーマーアーキテクチャに基づく自己回帰型言語モデル
• ライセンス: 非商用ライセンス
• ファインチューニング元のモデル: LLaMA

モデルのソース

• リポジトリ: https://github.com/lm-sys/FastChat
• ブログ: https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/
• 論文: https://arxiv.org/abs/2306.05685
• デモ: https://chat.lmsys.org/

トレーニングの詳細

Vicuna v1.3は、教師付き命令微調整によってLLaMAからファインチューニングされています。トレーニングデータは、ShareGPT.comから収集された約125Kの会話です。詳細は、この論文の付録にある「Vicunaモデルのトレーニング詳細」のセクションを参照してください。

評価

Vicunaは、標準的なベンチマーク、人間の嗜好、およびLLMによる評価で評価されています。詳細は、この論文とリーダーボードを参照してください。

異なるバージョンのVicunaの違い

詳細はvicuna_weights_version.mdを参照してください。

📄 ライセンス

非商用ライセンス