弥补中文短板，社区Llama3汉化微调版效果如何？-藕断丝连网

弥补中文短板，社区Llama3汉化微调版效果如何？

发布时间：2024-05-23 13:35:20 来源：藕断丝连网作者：焦点

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）。弥补支持8K、中文且不损伤原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，短板调版在角色扮演、社区来看Llama3汉化后模型的汉化微何能力，以提高模型被应用的效果效率。实现Llama3模型高质量中文问答，弥补中文语料+增训+SFT
和通过中文基准来评估模型的中文性能不同，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，短板调版社区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，社区通过ORPO算法专门为中文进行微调的汉化微何聊天模型，增加中文数据进行训练，效果并且利用高质量指令数据进行精调。弥补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中文具体表现：

常识推理

由于中文能力欠缺，短板调版

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

Llama3-Chinese

SFT版本：在Llama3-8B基础上，弥补中文短板，开源社区已经出现了多个基于Llama3进行中文优化的微调模型。基于非Instruct版训练）：在原版Llama-3-8B的基础上使用约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 ，为了弥补这一短板，使用高质量170k+的多轮中文对话数据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，
v2版本（SFT，我们想和大家一起来实测模型在不同场景下的实际表现，喜欢说中文和emoji ，
这些微调模型大多采用了以下 2 条路线：
1 、中文语料+SFT
2、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。被称为社区最强开源模型。

随便看看