为了减轻顺序偏差,我们在成对比较中交替放置WizardLM和其他模型:对于奇数id,WizardLM排在第一位,对于偶数id,WizardLM排在第二位。 如图5a和5b所示,WizardLM在Evol-Instruct测试集上的表现远远优于Alpaca-7B和Vicuna-7B(分别比Alpaca-7B和Vicuna-7B高出6.2%和5.8%),并且在Vicuna测试集上与
进一步,混合所有生成的指令数据来微调LLaMA-7B语言模型。最后,将生成的模型称为WizardLM。在提出的测试集和Vicuna测试集上的人类评估表明,来自evolution-instruct的指令优于人类创造的指令。通过分析高复杂性部分的人工评估结果,证明了WizardLM模型的输出比OpenAI ChatGPT的输出更受欢迎。在GPT-4自动评估中,WizardLM在29...
### 关键词 WizardLM, LLaMA模型, 指令遵循, 训练数据, 代码示例 ## 一、模型的创新与原理 ### 1.1 WizardLM模型的简介 在当今快速发展的技术领域,人工智能模型正以前所未有的速度进化着。其中,WizardLM作为一个基于7B参数规模的LLaMA模型,凭借其独特的优势,在众多同类产品中脱颖而出。它不仅具备了处理复杂任...
从 WizardLM-β-7B-I0 开始,三次迭代在 WizardArena-Mix Elo 上分别提高了 343 点、32 点和 28 点。 同时,该模型在 MT-bench 得分也实现了显著提升(从 6.41 提升至 8.16)。特别是,WizardLM-β-7B-I1 甚至超过了 WizardLM-70B-v1.0,而 WizardLM-β-7B-I3 的表现也与 Starling-LM-7B-Beta 相当。
首先,我们将使用一个更强大的模型来与Langchain Zero Shot ReAct工具一起使用,即WizardLM 7b模型。 其次,我们将使用LLM中的几个提示来生成一个数据集,该数据集可用于微调任何语言模型,以了解如何使用Langchain Python REPL工具。在这个例子中,我们将使用我的羊驼lora代码库分支来微调WizardLM本身。
微软最近发布的WizardLM-2大型语言模型因其先进的技术规格和短暂的开源后突然撤回，引起了科技界的广泛关注。WizardLM-2包括三个不同规模的模型，分别是8x22B、70B和7B，均展现了在多语言处理、复杂对话、推理和代理任务上的卓越能力。模型性能和架构 WizardLM-2系列模型在多个基准测试中表现出色。其中，7B版本在基准...
中档的WizardLM-2 70B则在相同尺寸下达到了顶尖水平。而轻量化的WizardLM-2 7B则达到了与现有的 10 ...
据微团开发团队表示,他们目前正在加紧完成幻觉测试,将会在完成之后重新发布。 据微软表示,WizardLM 大模型拥有7B、70B以及8x22B MoE三个版本,其性能表现超过了 Claude 3 Opus&Sonnet、GPT-4 等竞品,性能超过规模大其 10 倍的开源模型。
接下来,我们使用ollama来加载测试一下WizardLM2-7B模型,看看他是否有微软宣称的那么强大。 1. 首先,下载及加载模型: ollama run wizardlm2:7b 2. 接下来,我们使用ChatBox配置底层模型: 在这里插入图片描述 3. 然后,我们使用最近比较火的“弱智吧”的问题来进行一下测试。
这个模型是基于另一个语言模型： WizardLM 的一个未经过滤的版本。 WizardLM 是由 Can Xu 等人在 2023 年 4 月提出的一个能够根据复杂指令生成文本的大型语言模型。它使用了一个名为 Evol-Instruct 的算法来生成和改写指令数据，从而提高了指令的复杂度和多样性。 WizardLM 共有三个版本：7B、13B 和 30B，...