vicuna 7b v1.5
par lmsys
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3.2
(392 avis)ChatAPI & LocalÀ propos
Vicuna 7B v1.5 est un modèle de langage spécialisé dans les interactions conversationnelles, conçu pour répondre de manière naturelle et contextuelle à des requêtes variées. Affiné à partir de Llama 2 sur plus de 125 000 conversations partagées par des utilisateurs, il excelle dans la compréhension et la génération de dialogues fluides, adaptés à des échanges complexes ou créatifs. Ses principaux cas d'usage incluent la recherche en IA, le prototypage d'assistants virtuels, ou encore l'expérimentation par des passionnés en traitement automatique du langage. Ce qui le distingue, c'est sa capacité à imiter des réponses humaines nuancées, évaluée par des benchmarks standardisés et des préférences utilisateurs, tout en restant accessible pour des applications pratiques. Son approche open-source encourage l'innovation et l'adaptation à des besoins spécifiques.
Documentation
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
- Repository: https://github.com/lm-sys/FastChat
- Blog: https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/
- Paper: https://arxiv.org/abs/2306.05685
- Demo: https://chat.lmsys.org/
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
- Command line interface: https://github.com/lm-sys/FastChat#vicuna-weights
- APIs (OpenAI API, Huggingface API): https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main#api
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
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
Liens & Ressources