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【新智元导读】GPT-4在斯坦福AlpacaEval的榜首之位，确切被一匹黑马抢过来了。
第一个在AlpacaEval上至极GPT-4的模子，出现了！
本年6月，AlpacaEval榜单一公布，GPT-4就以完竣最初的上风夺得第一，胜率高出95%。
bet365在线体育投注三个月后，一匹叫Xwin-LM的黑马，确切正式居榜首的GPT-4从TOP 1拉下来了？
技俩地址：https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/
而且，Xwin-LM在同参数模子的对垒中，也毫无例外地拿下了三个第一：
Xwin-LM-70B-V0.1：在AlpacaEval基准测试中对Davinci-003的胜率达到95.57%，在AlpacaEval中名递次一。亦然第一个在AlpacaEval上至极GPT-4的模子。此外，它对上GPT-4的胜率为60.61。 Xwin-LM-13B-V0.1：在AlpacaEval上取得了91.76%的胜率，在通盘13B模子中名递次一。 Xwin-LM-7B-V0.1：在AlpacaEval上取得了87.82%的胜率，在通盘7B机型中名递次一。
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Xwin-LM：700亿参数打赢GPT-4
Xwin-LM是以Llama 2为基础进行微调的，该模子旨在设备和开源大谈话模子的对王人工夫，包括监督微调（SFT）、奖励模子（RM）、远离采样、东谈主类反映强化学习（RLHF）等。
1. 性能评估
研讨东谈主员评估了Xwin-LM在805个问题上与Text-Davinci-003 、ChatGPT和GPT-4的胜率。
不错看到，Xwin-LM的70B模子完全霸榜，成为AlpacaEval联想上的性能评估的第一，并初度打败了GPT-4，对GPT-4的胜率达到了60.61%。
Xwin-LM其他限制的模子，如Xwin-LM-13B-V0.1、Xwin-LM-7B-V0.1在性能上也远超换取限制的其他模子。
Xwin-LM-7B-V0.1以致高出了比它限制更大的Llama 2-13B-Chat。
2. 案例比较
在第一个案例中全球足球博彩推荐，研讨东谈主员向GPT-4和Xwin-LM发问：
「我把一个盘子放在苹果上头，然后把盘子从厨房带到餐厅。苹果当今在那里？」
GPT-4的回答是：
「苹果当今在餐厅，当你把盘子从厨房到端餐厅时，它就在盘子底下。」
在这里GPT-4给出了一个辛勤学问的回话，实践生计中有重力，在盘子下方的苹果保捏蓝本的景况，并不会和盘子一齐到餐厅。
www.betlikeakingzonezone.com比较之下，Xwin-LM的回答就比较合适实践情况，何况还给出了把苹果带到厨房的步调：
「苹果还在厨房里，因为你仅仅迁移了盘子。
苹果在盘子底下，是以要是你想把苹果带到餐厅，你应该径直迁移苹果或把苹果放在盘子里，然后把盘子移到餐厅。」
在第二个案例中，研讨东谈主员向GPT-4和Xwin-LM发问：
zh皇冠信用盘要押金吗「怎么法语说『晚上好』？」
GPT-4的回答是：
「在法语中，『晚上好』用『bonsoir』抒发。」
而Xwin-LM的回答是：
皇冠入口「在法语中，『晚上好』被翻译为『bonsoir』。这种致意语在晚上和夜间使用，频繁不才午 6 点之后。
它是『bon』（料想是好）和『soir』（料想是晚上）的组合。要发音，请说『bone-swahr』」。
2024年欧洲杯决赛天然GPT-4的回答是正确的，但Xwin-LM不仅正确回答了问题，还诠释了法语抒发中「晚上好」的源流和发音，反映给用户的信息愈加丰富。
3. NLP任务
下表是Xwin-LM与其他LLM在NLP基础任务上的比较全球足球博彩推荐。
不错看到，Xwin-LM-70B-V0.1模子在通盘任务中的性能都相对较高，在MMLU 5-shot和HellaSwag 10-shot任务中更是证据出色。
何况，从概述水平上来说，Xwin-LM-70B-V0.1是证据最佳的。
4. 推理才气
研讨东谈主员建议，为了在使用Xwin-LM进行推理时赢得所需的步骤，需要严格投降推理的对话模板。
Xwin-LM聘请Vicuna设立的教唆时势，并赞助多回合对话。
与足球明星XXX同框合影，网友纷纷猜测他是加入他的球队了吗？A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. USER: Hi! ASSISTANT: Hello.s>USER: Who are you? ASSISTANT: I am Xwin-LM.s>......
HuggingFace示例
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\"Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1\")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1\")prompt := \"A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. \"\"The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. \"\"USER: Hello, can you help me? \"\"ASSISTANT:\"inputs = tokenizer(prompt, return_tensors=\"pt\")samples = model.generate(**inputs, max_new_tokens=4096, temperature=0.7)output = tokenizer.decode(samples[0][inputs[\"input_ids\"].shape[1]:], skip_special_tokens=True)print(output)# Of course! I'm here to help. Please feel free to ask your question or describe the issue you're having, and I'll do my best to assist you.
VLLM示例
因为Xwin-LM是基于Llama 2微调而来，它还赞助使用VLLM进行快速推理。
from vllm import LLM, SamplingParamsprompt := \"A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. \"\"The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. \"\"USER: Hello, can you help me? \"\"ASSISTANT:\"sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=4096)llm = LLM(model=\"Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.1\")outputs = llm.generate([prompt,], sampling_params)for output in outputs:prompt = output.promptgenerated_text = output.outputs[0].textprint(generated_text)
AlpacaEval：易使用、速率快、老本低、进程东谈主类标注考据
算作一款LLM自动评估用具，AlpacaEval把AlpacaFarm和Aviary进行了聚积。
一方面使用与AlpacaFarm换取的代码（缓存/立时陈设/超参数），另一方面则使用相同于Aviary的排序教唆。
与此同期，还对Aviary的教唆进行了修改，从而减少对较长输出的偏见。
团队示意，AlpacaEval有着拔群的后果：
- 与东谈主类大都票的一致性，高于单个东谈主类标注者
- 胜率与东谈主类标注高度相干（0.94）
- 胜率
模子的输出在每个指示上优于text-davinci-003（即参考文本）的比例。
具体而言，启程点从AlpacaEval数据集聚集积了生机模子在每个指示上的输出对，并将每个输出与换取指示下的参考模子（text-davinci-003）的输出进行配对。
随后，把这些输出同期喂给自动评测器，让它去判断哪一个更好（也即是评测器的偏好）。
临了，将数据集会通盘指示的偏好进行平均，从而得到模子相干于text-davinci-003的胜率。要是两个模子打平，那么就算半个偏好。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.14387.pdf
- 局限性
天然AlpacaEval为比较模子衔命指示的才气提供了一种灵验的步调，但它并不是对模子才气进行全面评估的黄金模范。
正如AlpacaFarm论文中胪陈的那样，自动标注器的胜率与长度相干。天然东谈主类标注也会有这种偏差，但刻下还不了了更长的谜底是否会加多下流任务的效力。
皇冠电脑版网址此外，AlpacaFarm的评估集天然多种万般，但主要由简便的指示构成。
临了，AlpacaEval并不评估任何模子的安全性。
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参考贵寓：
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