大模型火了起来,每天我们都能看到各种「大」新闻。
今天,又来了个 Big News:新开源的一个大模型超越了 ChatGPT。
OpenLLM 是一系列在极小、多样且高质量的多轮对话数据集上进行微调的开源语言模型。
这两日,作者们更新了该系列模型,并宣称:OpenChat 模型在 AlpacaEval 上获得 80.9% 的胜率;在 Vicuna GPT-4 评估上,性能达到 ChatGPT 的 105%。
也就是上面推特截图中,两位博主宣称的开源模型超越 ChatGPT/GPT-3.5。
OpenLLM 的特色是基于 LLaMA 开源模型,在只有 6,000 个 GPT4 对话的数据集上进行微调,从而达到非常好的效果。
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OpenChat:基于 LLaMA-13B,上下文长度为 2048。
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在Vicuna GPT-4 评估中达到 ChatGPT 分数的 105.7% 。
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在 AlpacaEval 上达到 80.9% 的胜率。
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OpenChat-8192:基于 LLaMA-13B,扩展上下文长度为 8192。
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在 Vicuna GPT-4 评估中达到 ChatGPT 分数的 106.6% 。
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在 AlpacaEval 上实现 79.5% 的胜率。
也就是说,两个模型在 Vicuna GPT-4 评估榜单上结果都超越了 ChatGPT。
在 Twitter 讨论中,有网友表明,这就是夸张的说法。
在此「大」新闻公布后,Vicuna 官方也迅速做出了回应。
实际上,Vicuna 的测试基准已被弃用,现在使用的是更高级的 MT-bench 基准。该基准的测试,有着更加具有挑战性的任务,并且解决了 gpt4 评估中的偏差以及限制。
在 MT-bench 上,OpenChat 性能表现与 wizardlm-13b 相似。也就是说,开源模型与 GPT-3.5 仍然有着一定差距。这也正是 MT-bench 所强调的内容 —— 开源模型不是完美无缺的,但是这将迈向更好的聊天机器人评估。
前几日,机器之心报道内容《「羊驼」们走到哪一步了?研究表明:最好的能达到 GPT-4 性能的 68%》,也对开源模型的性能进行了评估。
评估还表明,在任何给定的评估中,最佳模型的平均性能达到 ChatGPT 的 83%、GPT-4 的 68%,这表明需要进一步构建更好的基础模型和指令调优数据以缩小差距。
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