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Alpaca Formula微调模型研究争议:开源模型与ChatGPT存在半岛彩票性能差距

发布时间:2024-02-11 15:26浏览次数: 来源于:网络

  半岛彩票【ITBEAR科技资讯】5月29日消息,开源语言模型的发展取得了令人瞩目的进步。然而,对于这些开源模型是否能够与来自OpenAI、谷歌和其他公司的经过精心训练的语言模型竞争,存在一些争议。

  据先前报道,使用Alpaca Formula训练的开源语言模型几乎不需要耗费大量时间和资源,就能够达到类似于ChatGPT的水平。Alpaca Formula是指开发者利用ChatGPT生成的训练数据来微调meta语言模型LLaMA。通过使用这些数据,LLaMA模型能够在短时间内学习生成与ChatGPT相似的输出,且所需计算资源较少。

  然而,最近伯克利大学的研究人员对此进行了不同的研究。他们使用Alpaca Formula对LLaMA和GPT-2的一些基础模型进行了实验,并请人工评估这些结果,同时还使用GPT-4进行自动评估。

  初步结果与之前的开发者所得出的结论相似:改进过的模仿模型在展示模仿数据的任务中的性能远超基础模型,与ChatGPT相当。

  然而,更加有针对性的自动评估显示,这些模仿模型实际上只在已见过的模仿数据的任务中表现良好。在其他领域中,与GPT-4相比,仍然存在明显的性能差距。这是因为这些基础模型在广泛的预训练过程中获取了大部分功能,而非微调阶段所获得的。

  研究人员指出,进行这种评估的工作者常常在短时间内对人工智能内容进行评估,而缺乏相关专业知识,容易被误导。

  值得注意的是,OpenAI的研究员约翰舒尔曼最近批评了使用ChatGPT数据来微调开源基础语言模型的做法。他指出,如果微调数据集中包含了原始模型中未包含的知识,那么这些模型可能会产生更多不准确的内容。

  综上所述,虽然开源语言模型的进步不容忽视,但在与OpenAI、谷歌和其他公司训练有素的语言模型进行竞争时,仍然存在一定的差距。对于开源模型的评估需要更加准确和全面,以充分了解其性能和局限性。

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