Vancuna模型:新數據集提升90% ChatGPT品質?

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Vancuna模型:新數據集提升90% ChatGPT品質?

目錄

1. Vancuna:一個開源聊天機器人模型 💬

1.1 模型簡介

1.2 數據集爭議

2. Vancuna和其他模型的比較

2.1 LLaMa模型的基礎

2.2 Alpaca模型:以自我指示為訓練風格

2.3 Vicuna模型:以對話作為訓練數據

2.4 Bard模型和ChatGPT模型

2.5 GPT-4的測試結果

3. 基於生成範例的模型比較

3.1 比較Alpaca和Vancuna模型的生成文本長度

3.2 以不同問題測試不同模型的生成結果

4. Vancuna模型與傳統評估方法的挑戰

4.1 傳統模型評估的問題

4.2 面向語言模型的新評估方法

5. 使用Vancuna模型的成本考量

5.1 使用spot instances降低成本

5.2 商業用途的限制

6. 關於SharedGPT的爭議

6.1 分享數據集的問題

6.2 谷歌是否使用了SharedGPT的數據?

7. Deep Mind的參與

7.1 Gemini計劃:Deep Mind與語言模型

7.2 Deep Mind Sparrow模型的前景

8. 體驗Vancuna模型

8.1 結果展示

8.2 模型服務和代碼支持

9. 結論

9.1 Vancuna模型的優缺點

9.2 語言模型的未來展望


Vancuna:一個開源聊天機器人模型 💬

1.1 模型簡介

Vancuna是一個新的聊天機器人模型,它被稱為開源模型,基於GPT-4的ChatGPT質量提升了90%。這個模型由一組來自美國多個知名機構的人員開發,他們一直致力於這方面的研究。值得注意的是,Vancuna模型基於LLaMa模型進行微調,而LLaMa本身是一個13億參數的模型。在微調過程中,Vancuna使用了從ChatGPT和ShareGPT網站中提取的對話數據集。然而,關於這些數據集存在一些爭議,我們將在接下來的部分進行討論。

1.2 數據集爭議

早前,一個名為ShareGPT的網站在公開討論區上分享了大量的對話數據,並對外開放進行搜索。然而,最近他們決定關閉這個功能。據稱,這是因為Google使用這個網站上的數據來訓練Bard模型。一名Google的研究人員,Jacob Devlin,因此對此表示關切並向高層提出了質疑。然而,Google方面堅稱Bard模型並未使用ShareGPT或ChatGPT的數據進行訓練。儘管如此,ShareGPT仍決定關閉其數據集。Vancuna模型正是基於這個數據集進行訓練的。


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