vicuna2 微调

在引用中提到了UCBerkeley的Vicuna/FastChat模型，它是通过使用ShareGPT.com的7万条对话数据来微调LLaMA模型的。而在引用中提到，这份训练/微调代码是经典的，并且被用于各种医疗类ChatGPT模型的微调，包括基于医疗语料微调LLaMA的chatdoctor模型。此外，在引用中提到了LLaMA 2-CHAT，它是基于LLAMA 2模型进行对话场景微调的版本，具体的训练方法与ChatGPT类似。由此可见，vicuna2模型应该是基于LLaMA模型进行微调得到的，具体的微调方法可能与LLaMA 2-CHAT类似。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [LLaMA的解读与其微调：Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙/LLaMA 2](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/129709105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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