/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
29 июл 2023

vicuna-7b-v1.5

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Vicuna-7B-v1.5 — дообученная LMSYS на диалогах ShareGPT языковая модель для чат-ассистентов и экспериментов с диалоговыми системами.

86 686скачиваний за 30 дней406лайковвеса обновлены13 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 оценки6

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

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0136

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2147

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2584

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2352

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3947

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4231

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Vicuna-7B-v1.5 — чат-ассистент LMSYS, дообученный на пользовательских диалогах ShareGPT на основе Llama 2. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой Transformer и примерно 6,6 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, а контекст составляет до 4096 токенов.

Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы и исследовательских экспериментов с чат-ботами и большими языковыми моделями. Карточка указывает исследователей и энтузиастов NLP, машинного обучения и искусственного интеллекта как предполагаемых пользователей. Модель обучалась на пользовательских разговорах ShareGPT; это может влиять на стиль ответов и их надёжность.

Модель распространяется по Llama 2 Community License Agreement. Лицензия и условия её использования применяются к исходной модели Llama 2; перед внедрением следует свериться с ними. README также указывает, что Vicuna предназначена прежде всего для исследований, но это само по себе не ограничивает категорию зрелости модели.

Сценарии применения

  • создание текстового чат-ассистента
  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация продолжений беседы
  • исследование диалоговых моделей
  • сравнение ответов чат-ботов в оценочных экспериментах

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Модель обучена на пользовательских диалогах ShareGPT, поэтому стиль и надёжность ответов могут зависеть от состава этих данных.

Для каких профессий подходит7

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
3321f76

0 моделей