LLaMA-33B21.7 LLaMA-65B23.7 PaLM-540B26.2 CodeGen-16B-Mono29.3 code-cushman-00133.5 StarCoder33.6 WizardLM-7B 1.019.1 WizardLM-13B 1.024.0 WizardLM-30B 1.037.8 WizardCoder-15B 1.057.3 Call for Feedbacks We welc
最终与基于人类评判的 LMSYS ChatBot Arena 的平均一致性达到 98.79%,比 Arena-Hard-v1.0 高出 8.58%,比 MT-Bench 高出 35.23%。 同时与使用专有模型(如 GPT-4)作为评判模型的 MT-Bench 和 Arena-Hard-v1.0 不同,论文采用当前最先进的开源模型 Llama-3-70B-Chat,不仅成本显著降低,而且实现了强一致性。
WizardCoder-15B-V1.0 是由 WizardLM 推出的开源人工智能模型,主要应用于Code,OpenCSG提供高速免费下载服务,支持模型推理、训练、部署全流程管理,助力AI开发者高效工作。
最终与基于人类评判的 LMSYS ChatBot Arena 的平均一致性达到 98.79%,比 Arena-Hard-v1.0 高出 8.58%,比 MT-Bench 高出 35.23%。 同时与使用专有模型(如 GPT-4)作为评判模型的 MT-Bench 和 Arena-Hard-v1.0 不同,论文采用当前最先进的开源模型 Llama-3-70B-Chat,不仅成本显著降低,而且实现了强一致性。
下表7探索使用多个模型进行彼此成对 Battle 来构建数据飞轮的必要性,在 D1 数据 SFT-I1 阶段设计了多种 Battle 模式,包括:i)与任意一个模型进行成对 Battle,ii)将 D1 随机分为三份,分别在每一份数据上只和一个模型进行 Battle,iii) 与任意两个模型进行成对 Battle,iv)与三个模型进行成对 Battle。