相比ChatGPT-0613（蓝色），Llama-2-70B-Chat（黄色）仍需继续追赶，尤其在推理能力、理解能力、和学科综合能力上差距还比较明显。其中数学评测集MATH和代码评测集HumanEval的差距都超过了一倍。中文能力短板明显 在Llama的训练语料中，中文占比较小，微调阶段也没有针对中文进行调优，所以当前Llama-2-Chat在中文问题上...
由此我们可以窥一斑而知全豹，了解 Llama2 在知识库应用上与 ChatGPT 的差异，在不涉及非常复杂的推理...
对于ChatGPT，研究人员在各代中都使用了gpt-3.5-turbo-0301的模型。对于PaLM，则使用的是chat-bison-001模型下图即为评估结果——可以看到，Llama 2-Chat模型在单匝和多匝提示上的表现都明显优于开源模型。特别是，在60%的提示中，Llama 2-Chat 7B模型都优于MPT-7B-chat。而Llama 2-Chat 34B与同等大小的Vicu...
可以看到,Llama 2-Chat模型在单匝和多匝提示上的表现都明显优于开源模型。特别是,在60%的提示中,Llama 2-Chat 7B模型都优于MPT-7B-chat。而Llama 2-Chat 34B与同等大小的Vicuna-33B和Falcon 40B相比,总体胜率超过75%。此外,最大的Llama 2-Chat模型与ChatGPT相比,70B版本的胜率为36%,平局率为31.5%。在Meta...
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。
为了对Llama-2的中英文能力有更深入的理解,我们选取了OpenCompass中的中英文数据集进行分别分析。 结果显示: Llama-2在英语语言能力、知识水平和理解能力上已经较为接近ChatGPT。 Llama-2在中文能力上全方位逊色于ChatGPT。这一结果表明,Llama-2本身作为基座模型直接支持中文应用并不是一个特别优秀的选择。
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。
因此有人认为相较ChatGPT而言，LLaMA2少了些灵活性。这可能就是开源与闭源之间的区别。但不可否认的是，Meta坚定选择开放开源这条路径。甚至于此次，还邀请了产学研界的伙伴高调地发表了一篇支持声明。包括英伟达、AMD、HuggingFace、YC、GitHub、 Databricks、Shopify、Zoom等公司的企业高管，还有UC伯克利、MIT等教授，...
针对模型训练,与ChatGPT相同,Llama 2也是经历了预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuing)和人类反馈强化学习(RLHF)三个阶段。 除了开源了Llama 2,Meta基于Llama 2微调了Llama 2-Chat模型。 在各大基准测试上,Llama 2在推理等方面表现相当出色。 接下来,具体看看Llama 2是如何诞生的吧。