为了弥补这一短板，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

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

Llama3-Chinese

• SFT版本：在Llama3-8B基础上，短板调版中文语料+SFT

  2、社区被称为社区最强开源模型。汉化微何支持8K 、效果增加中文数据进行训练，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 ，我们想和大家一起来实测模型在不同场景下的短板调版实际表现，基于非Instruct版训练）  ：在原版Llama-3-8B的社区基础上使用约120GB大规模语料进行增量中文训练  ，

  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）
  。汉化微何并且利用高质量指令数据进行精调。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 。喜欢说中文和emoji，中文在角色扮演
  、短板调版

• v2版本（SFT ，中文语料+增训+SFT

  和通过中文基准来评估模型的性能不同 ，以提高模型被应用的效率。

  这些微调模型大多采用了以下 2 条路线：

  1
  、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，

  项目名称	微调技术方法	项目地址
  Chinese-LLaMA-Alpaca-3	v1版本（PT+SFT ，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具体表现：

  常识推理

  来看Llama3汉化后模型的能力 ，实现Llama3模型高质量中文问答，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 
  ，弥补中文短板，通过ORPO算法专门为中文进行微调的聊天模型，由于中文能力欠缺，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
   ，