出品|开源中国
大型语言模型 (LLM) 的快速发展彻底改变了聊天机器人系统，从而实现了前所未有的智能水平，譬如 OpenAI 的 ChatGPT。但 ChatGPT 的训练和架构细节仍不清楚，阻碍了该领域的研究和开源创新。受 Meta LLaMA 和 Stanford Alpaca 项目的启发，来自加州大学伯克利分校、CMU、斯坦福大学和加州大学圣地亚哥分校的成员，共同推出了一个 Vicuna-13B 开源聊天机器人，由增强的数据集和易于使用、可扩展的基础设施支持。
根据介绍，通过根据从 ShareGPT.com (一个用户可以分享他们的 ChatGPT 对话的网站) 收集的用户共享对话微调 LLaMA 基础模型，Vicuna-13B 与 Stanford Alpaca 等其他开源模型相比展示了具有竞争力的性能。
以 GPT-4 为评判标准的初步评估显示，Vicuna-13B 达到了 OpenAI ChatGPT 和 Google Bard 90% 以上的质量，同时在 90% 以上的情况下超过了 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型的表现。训练 Vicuna-13B 成本约为 300 美元。训练和服务代码，以及在线演示都是公开的，可用于非商业用途。
LLaMA、Alpaca、ChatGPT 和 Vicuna 的详细对比如下：
总的来说，虽然最近行业发展如火如荼，但事实上聊天机器人仍然面临局限性，例如难以解决基本的数学问题或编码能力有限。且为聊天机器人开发一个全面、标准化的评估系统，也是一个需要进一步研究的悬而未决的问题。
开发团队承认，Vicuna 不擅长涉及推理或数学的任务，并且在准确识别自己或确保其输出的事实准确性方面可能存在局限性。此外，它还没有得到充分优化以保证安全性或减轻潜在的毒性或偏见。为了解决安全问题，他们使用 OpenAI moderation API 来过滤掉在线演示中不适当的用户输入。
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