此前，人们基于 Meta 的 LLaMA 构建了一系列
参数
较少的新模型，只用几十亿
参数
就可以获得接近 GPT-3.5 的效果。然而从 ChatGPT 和 GPT-4 的发展中我们可以看到，高质量的标注数据至关重要，OpenAI 对数据和标注工作下了很大力气。
对于学界来说，很难在短期做同样的事。最近，有研究者尝试通过让 ChatGPT 自我
对话生成
多轮对话的「数据集」，最终训练出了强大的
语言模型
。
4 月 4 日，来自加州大学圣迭戈分校、中山大学和微软亚研的研究者提出了「白泽」。
论文《Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on Self-Chat Data》：
论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.01196
白泽目前包括四种英语模型：白泽 -7B、13B 和 30B（通用对话模型），以及一个垂直领域的白泽 – 医疗模型，供研究 / 非商业用途使用，并计划在未来发布中文的白泽模型。
白泽的数据处理、训练模型、Demo 等全部代码已经开源。
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Github：https://github.com/project-baize/baize/blob/main/README.md
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在线 Demo：https://huggingface.co/spaces/project-baize/baize-lora-7B
在新研究中，作者提出了一个自动收集 ChatGPT 对话的流水线，通过从特定数据集中采样「种子」的方式，让 ChatGPT 自我对话，批量生成高质量多轮对话数据集。其中如果使用领域特定数据集，比如医学问答数据集，就可以生成高质量垂直领域语料。
白泽提出的训练方法。通过利用 ChatGPT 的功能自动生成高质量的多轮聊天语料，让 ChatGPT 与自己进行对话，模拟用户和 AI 的响应。
为了在资源匮乏的环境中微调大
语言模型
，作者采用了有效利用计算资源的
参数
高效调优方法。该策略使最先进的
语言模型
保持了高性能和适应性。白泽改进了开源大型
语言模型
LLaMA，通过使用新生成的聊天
语料库
对 LLaMA 进行微调，该模型在单个 GPU 上运行，使其可供更广泛的研究人员使用。
自聊天的过程是训练内容的基础，为了让 ChatGPT 能够有效生成数据，研究人员应用一个模板来定义格式和要求，让 ChatGPT 的 API 持续为对话双方生成抄本，直到达到自然停止点。对话以「种子」为中心，「种子」可以是一个问题，也可以是设置聊天主题的关键短语。
通过这样的方法，研究人员分别收集了 5 万条左右 Quora、StackOverflow（编程问答）和 MedQA（医学问答）的高质量问答语料，并已经全部开源。
ChatGPT 使用从 Quora 数据集采样的种子生成的自我聊天示例。
相比之下，Vicuna 使用从 sharegpt.com 上抓取的对话，这样做的一个好处是收集到的数据质量很高。但是，此来源可能存在严重的隐私和法律问题。值得注意的是，sharegpt.com 最近已经禁止抓取，这意味着该数据源不再可用，Vicuna 难以复现。
在取得这些数据后，作者使用 LoRA（low-rank adaptation）方法在英伟达 A100 单卡下训练了三种尺寸的白泽模型，最短训练时长只需要 5 小时（医疗模型），最长也只需要 36 小时（30B 通用对话模型）。训练的
权重
最大也仅有 54.6M 的
参数
量。
研究人员将白泽与 Alpaca-LoRA、ChatGPT 进行比较，展示了常识问答、事件分析、解释笑话、问题拒答、写代码，以及医疗模型的健康咨询等能力。
表 5：解释雷曼兄弟破产。总体而言，Baize-7B 提供了比 Alpaca-LoRA 更全面的答案，同时包含了 ChatGPT 答案中的大部分要点。另一方面，ChatGPT 提供了更长更详细的答案。
表 6：解释笑话的示例。Baize-13B 和 ChatGPT 可以成功解释这个笑话，Alpaca-LoRA 未能做到。
表 7：聊天模型如何响应用户不道德请求的示例。Baize 和 ChatGPT 拒绝回答不道德的问题，而 Alpaca-LoRA 提供答案。
表 8：生成代码示意。
除了一般模型外，研究人员还在医疗从业者的帮助下测试了 Baize-Healthcare，专业人员已确认白泽有关医疗问题的回应是适当的。
目前，「白泽」支持 20 种语言，对于英语以外的内容质量有限，继承了 LLaMA 的知识，可能会出现幻觉，或用过时知识进行回答。
下一步，研究人员计划探索引入
强化学习
以进一步提高白泽模型的性能。
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