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國內(nèi)開源第一!百川開源大模型Baichuan-13B評測揭曉

來源: 百川智能     作者:admin     時間:2023-07-18     點擊率:1433


 

  新智元報道

  來源:CLUE 中文語言理解測評基準(zhǔn)

  編輯:好困桃子

  70 億參數(shù)模型發(fā)布后短短 26 天,百川智能便開源了號稱最強的中英文 130 億參數(shù)模型——Baichuan-13B。那么真實性能到底如何?最近,SuperCLUE 團隊把它拉出來溜了溜。

  目前為止,中文社區(qū)已經(jīng)陸續(xù)發(fā)布了大量的開源模型,主要集中在 6B-13B 之間。

  百川智能團隊繼 6 月發(fā)布了后,前段時間又最新開源了支持商用的。

  項目地址:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B

  那么,百川開源的這個模型相對于其他國內(nèi)外有代表性的模型表現(xiàn)如何?

  比如,與 ChatGPT3.5 有多大差距;與國內(nèi)代表性的開源模型相比是什么水平;在一些比較受關(guān)注的能力上,如生成與創(chuàng)作、邏輯推理、代碼生成,表現(xiàn)如何……

  對此,SuperCLUE 團隊基于 ,也就是在開放式的問題并結(jié)合多輪對話能力的測試,用 1200 道題對 Baichuan-13B-Chat 進(jìn)行了測評。

  話不多說,先看成績!

  結(jié)論

  1. 目前是中文百億參數(shù)最好的模型嗎?

  目前認(rèn)為對于同等量級開源模型 ,在 SuperCLUE 開放式多輪測評上 Baichuan-13B-Chat 是最好的開源模型。

  2. 與 ChatGPT3.5 接近了嗎?

  與 ChatGPT3.5 比較,在 SuperCLUE 開放式多輪測評的常見任務(wù)中,如生成與創(chuàng)作、角色扮演、上下文對話、知識與百科,效果與 ChatGPT3.5 及 Claude 基礎(chǔ)版相比是接近的(詳見定量分析),但在復(fù)雜任務(wù)上,如代碼生成、數(shù)學(xué)計算、邏輯與推理,還存在比較大的進(jìn)步空間。

  以下是團隊從定量和定性兩個角度對模型進(jìn)行的測評分析。

  定量分析

  SuperCLUE-Open(開放式多輪測評)

  注:評估的基線模型為 gpt-3.5-turbo,gpt-3.5-turbo 的勝和率為理論值。

  計算方法

  針對一個特定問題,利用超級模型作為評判官,被評估的模型相對于基線模型(如 gpt-3.5)的勝、平局或失敗的個數(shù);勝和率,是模型的勝率加上平局率之和,即(win+tie)/(win+tie+loss)。win,即勝,tie 即平,loss 即負(fù)。

  詳細(xì)評測方法可訪問:

  在 SuperCLUE 開放式多輪基準(zhǔn)中,Baichuan-13B-Chat 具有非常不錯的效果。在與國際代表性的模型對戰(zhàn)中,有 65.28% 的勝和率,即只有約1/3 的概率是負(fù)。

  在當(dāng)前的生成問題與多輪評測基準(zhǔn)中,相對于 gpt-3.5、Claude 基礎(chǔ)版已經(jīng)基本接近,相對于國內(nèi)的百億級開源模型,Baichuan-13B-Chat 具有很大的領(lǐng)先性(超過了 20 點以上)。

  SuperCLUE-Open(開放式多輪測評)十大能力:以 Baichuan-13B-Chat 為例

  在 SuperCLUE 開放式多輪測評基準(zhǔn)的十大能力評估中,該模型在多個能力上具有較好的表現(xiàn)(以勝和率為指標(biāo)),部分任務(wù)有比較大的改進(jìn)空間。

  1. 表現(xiàn)出色的能力

  • 生成與創(chuàng)作能力(91.67%)

  • 上下文對話能力(78.33%)

  • 角色扮演能力(91.67%)

  • 閑聊能力(88.33%)

  • 安全能力(81.67%)

  在上面的 5 個能力上,接近或達(dá)到 80% 的成績。在知識與百科上,即在知識儲備方面的能力,雖然是絕對分?jǐn)?shù)不是很高,但是相對于其他模型,已經(jīng)是非常不錯的表現(xiàn)。

  2. 表現(xiàn)不足的能力

  可能是模型參數(shù)規(guī)模較小,在代碼、計算方面相對表現(xiàn)較弱。代碼生成能力在該基準(zhǔn)中,只有 25% 的勝和率(勝利和平局的概率),計算能力方面只有 35.71% 的勝和率。

  團隊也在 github 項目中發(fā)現(xiàn)了代碼問題的 issue,https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B/issues/18

  定性分析

  1. 基礎(chǔ)能力的例子

  1)生成與創(chuàng)作

  給定一個話題、一個課題、一個寫作任務(wù)來創(chuàng)作一段文字對于 LLMs 而言是相對比較容易的任務(wù)。 對此,百川能夠很好的輸出一段流暢、易讀的文字,且有較長的生成長度。

  同時,在各種生成任務(wù)上,拒絕回答的情況較少。 比如在下面這個示例中,gpt-3.5-turbo 拒絕了正面回答相關(guān)問題,而百川則良好的完成了任務(wù)。

  2)語義理解與抽取

  在遵循用戶指令,以恰當(dāng)?shù)母袷酵瓿上掠稳蝿?wù)的方面上百川有不錯的表現(xiàn)。

  百川往往能夠正確理解用戶的需求,并且以恰當(dāng)?shù)母袷捷敵龌卮?,比如說抽取用戶輸入中的特定字段并且以 json 的格式返回。

  在以下示例中,百川精準(zhǔn)的給出了指令指出的字段,并且使用合適的格式返回了答案。

  而 gpt-3.5-turbo 雖然也完成了任務(wù),但是返回了一點多余的內(nèi)容,這在實際的下游場景中可能會對編程造成一定的麻煩。

  2. 上下文能力的例子

  在兩輪對話的測試中,百川展現(xiàn)了不錯的上下文能力。在如下示例中:

  回答第一個問題時,百川和 gpt-3.5-turbo 都提供了詳細(xì)的、實用的建議來幫助用戶應(yīng)對焦慮。他們的答案都包含了尋找焦慮的原因、嘗試放松技巧、保持健康的生活方式和尋求專業(yè)幫助等建議。

  然而,在回答第二個問題時,gpt-3.5-turbo 坦誠地表示,作為一個人工智能,它沒有親身經(jīng)歷,因此無法提供包含個人經(jīng)歷的答案。

  相反,百川創(chuàng)造性地構(gòu)建了一個假設(shè)的個人經(jīng)歷,盡管這并不真實,但它確實滿足了用戶的需求,使答案更具人性化和共鳴。

  因此,考慮到第二個問題的回答,團隊認(rèn)為百川的表現(xiàn)更加出色,因為它更好地遵循了用戶的指示,提供了一個包含「醫(yī)生」的親身經(jīng)歷的答案,盡管這是一個假設(shè)的情況。

  3. 復(fù)雜任務(wù)(邏輯推理、代碼生成、思維鏈路等)的例子

  1)代碼生成

  相對來說,百川的代碼能力有一定的不足,具體可以體現(xiàn)在:生成不正確的代碼、使用場景考慮不全等問題上。

  比如在示例中,用戶明確地要求了將整數(shù)逆轉(zhuǎn),然而百川僅僅考慮了將列表中所有元素逆轉(zhuǎn)的實現(xiàn),而并沒有實現(xiàn)僅逆轉(zhuǎn)整數(shù)的功能。

  與之相反,gpt-3.5-turbo 則面面俱到地完成了任務(wù),成功的實現(xiàn)了只逆轉(zhuǎn)整數(shù)。

  2)邏輯推理與計算

  邏輯推理與計算也是百川相對不足的方面,在許多問題上百川邏輯思維可能存在不足,無法給出正確答案。

  可以看到,在示例中,百川并沒有能夠正確給出答案。

  不可否認(rèn)的是,邏輯推理與計算對于任何大語言模型來說都是一大難點與痛點,即使是對于 gpt4 而言,稍難的題目就難以給出正確答案。

  評估的不足和局限性

  1. 它是一個自動化的模型能力測評,沒有人類的主觀因素;雖然加州伯克利大學(xué)/斯坦福大學(xué)的相關(guān)研究表明(見延伸閱讀),自動化測評具有與人類評估的高度一致性(相關(guān)系數(shù) 0.8-0.9),但進(jìn)一步的分析還可以包括人類對模型的評估。

  2. 評估的能力主要是基于 SuperCLUE 的十大基礎(chǔ)能力,即使具有較高的代表性,但并不能保證覆蓋了所有能力的評估。

  3. 當(dāng)前各個大模型廠商在快速迭代中,雖然團隊報告的數(shù)字是最新的(7 月中旬),但各個廠商的快速迭代可能會導(dǎo)致后續(xù)相對表現(xiàn)的進(jìn)一步變化。

  4. 在本文中,團隊沒有測試一些其他但有用的維度。比如,沒有測試模型的性能問題(推理速度),也還沒有測試模型的支持的有效的輸入長度。后續(xù)可能會進(jìn)行專門的測試。

  參考資料:

  SuperCLUE-Open:中文通用大模型開放式與多輪測評基準(zhǔn)(7 月)

https://www.cluebenchmarks.com/superclue_open.html

  SuperCLUE-Open 的 GitHub 地址:

  https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE-Open

  Baichuan-13B 的 GitHub 地址:

  https://github.com/Baichuan-inc/Baichuan-13B

  Baichuan-13B 的 HuggingFace 地址:

  https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat

  https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base

  Baichuan-13B 的魔搭社區(qū) ModelScope 地址:

  https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat

  https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base

  LMSYS 文章:Chatbot Arena Leaderboard Week 8: Introducing MT-Bench and Vicuna-33B

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