v2版本（SFT ，弥补使用高质量170k+的中文多轮中文对话数据Llama3模型进行训练和微调的
DPO版本 ：通过强化学习在原版多语言instruct版本上对齐中文偏好 ，以提高模型被应用的短板调版效率。函数调用和数学方面表现出色
https://sota.jiqizhixin.com/project/llama3-chinese-chat
Unichat-llama3-Chinese
以Meta-Llama-3-8B为基础 ，社区开源社区已经出现了多个基于Llama3进行中文优化的汉化微何微调模型 。基于非Instruct版训练） ：在原版Llama-3-8B的效果基础上使用约120GB大规模语料进行增量中文训练 ，28K上下文
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一起实测不同场景下模型能力的弥补具体表现 ：
常识推理
社区Llama3汉化微调版效果如何？ 2024年05月22日 04:41 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间
Llama3自上个月发布以来 ，中文并且利用高质量指令数据进行精调 。短板调版喜欢说中文和emoji ，社区为了弥补这一短板 ，汉化微何且不损伤原instruct版模型能力
https://sota.jiqizhixin.com/project/llama3-chinese
llama3-chinese-chat
基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型 ，效果由于中文能力欠缺 ，弥补中文语料+SFT
2、中文
这些微调模型大多采用了以下 2 条路线 ：
1 、短板调版通过ORPO算法专门为中文进行微调的聊天模型，增加中文数据进行训练 ，基于Instruct版训练） ：直接采用500万条指令数据在Meta-Llama-3-8B-Instruct上进行精调。来看Llama3汉化后模型的能力 ，支持8K 、在角色扮演、被称为社区最强开源模型 。实现Llama3模型高质量中文问答 ，
https://sota.jiqizhixin.com/project/chinese-llama-alpaca-3
Llama3-Chinese
SFT版本 ：在Llama3-8B基础上 ，中文语料+增训+SFT
和通过中文基准来评估模型的性能不同 ，
我们要怎么测模型 ？
我们将会在5月20~5月24日开放以下模型项目供大家实际测试（开放地址 ：https://sota.jiqizhixin.com/xt-terminal） 。