/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
29 июл 2023

vicuna-13b-v1.5

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Vicuna-13B-v1.5 — дообученная на диалогах ShareGPT языковая модель LMSYS для генерации ответов и экспериментов с чат-ботами.

12 593скачиваний за 30 дней242лайкавеса обновлены17 мар 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Vicuna-13B-v1.5 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer семейства Llama, разработанная LMSYS. Модель дообучена на базе Llama 2 на пользовательских диалогах, опубликованных на ShareGPT; содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов.

Модель предназначена для диалогового общения и экспериментов с чат-ботами и большими языковыми моделями. Она генерирует текст в ответ на текстовые запросы и может применяться исследователями и энтузиастами в задачах обработки естественного языка, машинного обучения и искусственного интеллекта. В карточке описана оценка по стандартным бенчмаркам, предпочтениям людей и подходу LLM-as-a-judge.

Модель распространяется по лицензии Llama 2 Community License Agreement. Её ответы могут быть неточными или необоснованными; качество зависит от запроса и не гарантирует надёжность в критически важных сценариях.

Сценарии применения

  • создание текстового чат-бота
  • генерация ответов на вопросы
  • диалоговое взаимодействие с языковой моделью
  • эксперименты с чат-ботами и LLM
  • исследование генерации естественного языка

Ограничения

Модель может генерировать неточные или необоснованные ответы; результаты не следует считать гарантированно надёжными для критически важных сценариев.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Vicuna Model Card

Model Details

Vicuna is a chat assistant trained by fine-tuning Llama 2 on user-shared conversations collected from ShareGPT.

  • Developed by: LMSYS
  • Model type: An auto-regressive language model based on the transformer architecture
  • License: Llama 2 Community License Agreement
  • Finetuned from model: Llama 2

Model Sources

Uses

The primary use of Vicuna is research on large language models and chatbots. The primary intended users of the model are researchers and hobbyists in natural language processing, machine learning, and artificial intelligence.

How to Get Started with the Model

Training Details

Vicuna v1.5 is fine-tuned from Llama 2 with supervised instruction fine-tuning. The training data is around 125K conversations collected from ShareGPT.com. See more details in the "Training Details of Vicuna Models" section in the appendix of this paper.

Evaluation

Evaluation Results

Vicuna is evaluated with standard benchmarks, human preference, and LLM-as-a-judge. See more details in this paper and leaderboard.

Difference between different versions of Vicuna

See vicuna_weights_version.md

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
c8327bf

0 моделей