官方在线demo: https://chat.lmsys.org/
Github项目代码：https://github.com/lm-sys/FastChat
官方博客：Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90% ChatGPT Quality
模型下载: https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5 | 所有的模型
解读：量子位科技报道 | | 知乎陈城南 || GPT的一生
相关-斯坦福羊驼模型 Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model

一、简介

1.1 什么是Vicuna(小羊驼)? （类似GPT4的开源聊天机器人）

Vicuna（音标 vɪˈkjuːnə ,小羊驼、骆马）
是 基于LLaMA的指令**微调**模型 （类似GPT的文本生成模型）
LLaMA: 是基础大语言模型，用大量质量一般的互联网文本数据训练，与GPT3 、PaLM类似
与Stanford Alpaca (ælˈpækə，又叫羊驼)的关系: 都是对LLaMa的微调，但是Vicuna数据集质量更高性能更好，参照Alpaca的训练

Vicuna 用ShareGPT网站的用户分享的7w条ChatGPT对话记录，对 LLaMA进行监督质量微调训练（Supervised Finturning），性能超越了LLaMa和Stanford Alpaca，达到了与ChatGPT相似的水平。

1.1.2 性能对比

使用GPT4做裁判，设置问题，进行验证和评分

1.2 GPT相关概念 ?

下面内容来源: https://karpathy.ai/stateofgpt.pdf

1.2.1 GPT的4个阶段：

预训练（Pretraining）： 基础大语言模型，用大量质量一般的互联网文本数据无监督训练，典型代表是GPT3 、PaLM，LLaMA:
有监督的精调（SFT, Supervised Finetuning）: 人工精心设计问答
奖励建模（RM，Reward Modeling）
强化学习（RL，Reinforcement Learning）： 典型代表是chatgpt Claude.

1.2.2 什么是token？ （字符切分的最小单位，1 token ~= 0.75 of word）

将单词切分为

二 、本地部署

https://juejin.cn/post/7341593721100386344