/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
32,3 млрд
Размер весов
65,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
21 июн 2023

vicuna-33b-v1.3

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Vicuna-33B-v1.3 — дообученная LMSYS на диалогах ShareGPT языковая модель для генерации ответов в чатах и экспериментов с чат-ботами.

612скачиваний за 30 дней294лайкавеса обновлены1 авг 2023

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-33B-v1.3 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer семейства LLaMA, разработанная LMSYS. Модель содержит 32,3 млрд параметров и дообучена на пользовательских диалогах, собранных из ShareGPT, чтобы вести разговор и отвечать на запросы в формате чат-ассистента.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах, а также для исследований и экспериментов с большими языковыми моделями и чат-ботами. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. В карточке описана оценка на стандартных бенчмарках, по человеческим предпочтениям и с использованием LLM-судьи.

Vicuna разработана для исследователей и энтузиастов в области NLP, машинного обучения и ИИ. Лицензия запрещает коммерческое использование. Качество ответов зависит от запроса и данных обучения; модель может ошибаться и унаследовать смещения из обучающих диалогов.

Сценарии применения

  • создание чат-бота для текстового общения
  • генерация ответов на пользовательские вопросы
  • ведение многоходового диалога
  • исследование поведения больших языковых моделей
  • сравнение ответов чат-ассистентов

Ограничения

Лицензия не допускает коммерческого использования. Модель может выдавать неточные ответы и отражать смещения из диалогов ShareGPT, на которых она дообучалась.

Для каких профессий подходит6

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 on user-shared conversations collected from ShareGPT.

  • Developed by: LMSYS
  • Model type: An auto-regressive language model based on the transformer architecture.
  • License: Non-commercial license
  • Finetuned from model: LLaMA.

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 v1.3 is fine-tuned from LLaMA 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

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
ef8d6be

0 моделей