Meta开源LLaMA（大羊驼）系列模型为起点，研究人员逐渐研发出基于LLaMA的Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo（骆驼）等轻量级类ChatGPT模型并开源。google提出了一个新的模型：Vicuna（小羊驼）。该模型基于LLaMA，参数量13B。Vicuna-13B通过微调LLaMA实现了高性能的对话生成VicunaVicuna是一种大型语言模型，基于Transformer架构，它可以进行自然语言理解和生成。Vicuna是由GoogleBrain的研究人员开发的，并在2021年被发布。Vicuna在自然语言处理任务上表现出了非常出色的性能，尤其是在问答和智能写作任
文章目录引言写作Q1:撰写一篇关于最近去夏威夷旅行的引人入胜的旅游博客文章，重点介绍文化体验和必看景点。ChatGPT-3.5Vicuna-13bGPT-4评估（得分：ChatGPT-3.59/10，Vicuna-13b9/10）Q2:你能帮我写一封正式的电子邮件给潜在的商业伙伴，提议建立合资企业吗？ChatGPT-3.5Vicuna-13bGPT-4评估（得分：ChatGPT-3.59/10，Vicuna-13b9.5/10）Q3:你能帮我写一封辞职信给我现在的雇主，同时留下良好的条件并表达对所提供机会的感激之情吗？ChatGPT-3.5Vicuna-13bGPT-4评估（得分：ChatGP
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
Streamlit是时下比较热门的一个基于Python的Web应用程序框架,它可以在几分钟内将数据转化为可共享的Web应用程序，无需前端开发经验，使用纯Python代码实现，简单且高效。ChatGPT是目前非常火的OpenAI公司开发的聊天机器人模型，它无所不知就像一本大百科全书，它可以帮你做很多繁杂的日常工作，比如可以代你写文章，代你做excel表格，甚至代你写代码。今天我们要将两者结合起来开发一个基于web的应用聊天小程序。安装OpenAPI和Streamlit包我们需要在python环境中安装openai和streamlit的第三方python包，可以通过在命令行窗口中安装这些包：pip
链接在这（需要科学上网）Vicuna-13B:BestFreeChatGPTAlternativeAccordingtoGPT-4🤯|Tutorial(GPU)有人在B站转了人家的视频ChatGPT：在你的本地电脑上运行Vicuna-13B🤯|教程(GPU)下面就是部署的步骤，其中有一步需要科学上网下载docker镜像dockerpullnvidia/cuda:11.7.0-cudnn8-devel-ubuntu18.04因为他这个模型就认cuda:11.7版本，所以我用了人家官方模型。运行docker镜像dockerrun-it--name$容器的名字--gpusall-p3000:3000
简介月黑见渔灯，孤光一点萤。微微风簇浪，散作满河星。小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖钢丝球的小男孩。今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型、基于官方模型13B模型部署服务及对话实测。更多、更新文章欢迎关注微信公众号：小窗幽记机器学习。后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题，敬请关注。Vicuna模型Vicuna官方目前(2023年4月)只放出Vicuna-7B和Vicuna-13B，后文的实测部分主要基于Vicuna-13B。Vicuna-13B是在LLaMa-13B的基础上使用监督数据微调得到的模型，数据集来自于ShareGPT.com
如何入门GPT并快速follow当前的大语言模型LLM进展？自从去年chatGPT悄悄发布，OpenAI发布的GPT系列工作也变得炙手可热，而基于此，各家公司/实验室百家争鸣，纷纷发布自己的工作，可以说每天都有新的进展。在当前的情况下，要如何入门GPT系列生成模型，并快速跟进SOTA进展，对生成式语言模型形成自己的认知体系，是一个很有价值的问题。只有在理解之后才有可能做到技术创新和应用，才有可能有更进一步的上层应用创新创业。目录
作者：钟超 阿里集团大淘宝团队 [01] https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/3.pdf[02] https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html[03] 《自然语言处理：基于预训练模型的方法》车万翔等著[04] https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/[05] https://arxiv.org/abs/1706.03762[06] https://arxiv.org/abs/
作者：钟超 阿里集团大淘宝团队 [01] https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/3.pdf[02] https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html[03] 《自然语言处理：基于预训练模型的方法》车万翔等著[04] https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/[05] https://arxiv.org/abs/1706.03762[06] https://arxiv.org/abs/
