Alpacaフォーマット（アルパカフォーマット）

Alpacaフォーマット — Instruction Tuningの基盤テンプレート

Alpacaフォーマットは、2023年3月にStanford大学がMeta LLaMA-7BをGPT-3.5ベースのSelf-Instructデータ（52,000件）でファインチューニングした「Stanford Alpaca」で採用したプロンプト形式。Instruction Tuning（命令微調整）において最も広く参照されたテンプレートの一つで、後続の多数のオープンソースモデルの基盤となった。

Alpacaフォーマットの基本構造

Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.


### Instruction:
{instruction}


### Input:
{input}


### Response:
{response}

入力（context）がない場合はInputセクションを省略する:

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.


### Instruction:
PCの電源を選ぶ際に重要な3つのポイントを教えてください。


### Response:

Stanford Alpacaの歴史的意義

• 2023年3月: Stanford HAIチームがLLaMA-7B + 52kデータでAlpacaを公開
• コスト: わずか$600でGPT-3.5相当の性能（当時の試算）
• 影響: オープンソースLLMの「instruction following」研究の爆発的普及を牽引
• Self-Instruct起源: GPT-3.5への175プロンプト→52,000サンプル自動生成手法

Alpacaフォーマットを採用した主要モデル

AlpacaフォーマットとChatMLの違い

Alpaca形式は単一ターン命令応答に最適化、ChatMLはマルチターン会話に対応。2024年以降の新モデルはChatMLまたはLlama 3形式に移行傾向にある。

現在の位置づけ（2025年）

Alpacaフォーマット自体は2023年当時の手法で、2024-2025年のモデルはChatML/Llama 3形式へ移行している。ただし以下の用途では依然参照される:

1. レガシーモデルとの互換性（Alpaca系LoRAモデル）
2. Instruction Tuningの教材・研究
3. シンプルなSFTデータセット作成（単一ターン応答）

よくある質問

Q: 2025年のモデルにAlpacaフォーマットは使えるか？ A: 通常は使えない。最新モデルはChatMLまたは独自形式に移行済み。古いAlpaca/LLaMA派生モデル専用と考えること。

Q: Alpacaフォーマットのデータセットはどこにある？ A: Hugging Face Hub に tatsu-lab/alpaca（52k件）が公開されている。ただし著作権問題（GPT出力含む）により商用利用に注意が必要。

Q: AlpacaとVicunaのフォーマットの違いは？ A: Alpacaは### Instruction形式で単一ターン命令応答、VicunaはUSER:/ASSISTANT:で双方向対話を模倣。Vicunaの方がより自然な会話に近い形式。