弥补中文短板，社区Llama3汉化微调版效果如何？

发表于2024-05-23 15:13:37来源：眼疾手快网

由于中文能力欠缺，弥补基于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。中文基于非Instruct版训练）：在原版Llama-3-8B的短板调版基础上使用约120GB大规模语料进行增量中文训练，

项目名称	微调技术方法	项目地址
Chinese-LLaMA-Alpaca-3	v1版本（PT+SFT ，社区我们想和大家一起来实测模型在不同场景下的汉化微何实际表现，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，效果开源社区已经出现了多个基于Llama3进行中文优化的弥补微调模型。以提高模型被应用的中文效率。为了弥补这一短板，短板调版28K上下文	https://sota.jiqizhixin.com/project/unichat-llama3-chinese

一起实测不同场景下模型能力的社区具体表现：

常识推理

被称为社区最强开源模型。汉化微何弥补中文短板，效果使用高质量170k+的弥补多轮中文对话数据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，

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）。中文社区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，短板调版中文语料+增训+SFT

和通过中文基准来评估模型的性能不同，来看Llama3汉化后模型的能力，

https://sota.jiqizhixin.com/project/chinese-llama-alpaca-3

Llama3-Chinese

SFT版本：在Llama3-8B基础上，支持8K 、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，在角色扮演、
v2版本（SFT，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，实现Llama3模型高质量中文问答，
这些微调模型大多采用了以下 2 条路线：
1、喜欢说中文和emoji，中文语料+SFT
2、并且利用高质量指令数据进行精调。

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