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【新智元导读】GPT-4在斯坦福AlpacaEval的榜首之位，真是被一匹黑马抢过来了。

第一个在AlpacaEval上卓著GPT-4的模子，出现了！

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本年6月，AlpacaEval榜单一公布，GPT-4就以足够最初的上风夺得第一，胜率逾越95%。

三个月后，一匹叫Xwin-LM的黑马，真是介意居榜首的GPT-4从TOP 1拉下来了？

式样地址：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：

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Xwin-LM-70B-V0.1：在AlpacaEval基准测试中对Davinci-003的胜率达到95.57%，在AlpacaEval中排行第一。亦然第一个在AlpacaEval上卓著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模子中排行第一。 Xwin-LM-7B-V0.1：在AlpacaEval上取得了87.82%的胜率，在通盘7B机型中排行第一。

Xwin-LM：700亿参数打赢GPT-4

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Xwin-LM是以Llama 2为基础进行微调的，该模子旨在斥地和开源大言语模子的对都时代，包括监督微调（SFT）、奖励模子（RM）、隔断采样、东谈主类响应强化学习（RLHF）等。

1. 性能评估

沟通东谈主员评估了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缱绻上的性能评估的第一，并初次打败了GPT-4，对GPT-4的胜率达到了60.61%。

Xwin-LM其他鸿沟的模子，如Xwin-LM-13B-V0.1、Xwin-LM-7B-V0.1在性能上也远超调换鸿沟的其他模子。

Xwin-LM-7B-V0.1以致逾越了比它鸿沟更大的Llama 2-13B-Chat。

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2. 案例比较

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在第一个案例中，沟通东谈主员向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。苹果当今在那处？」

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给出了一个短缺知识的修起，践诺生计中有重力，在盘子下方的苹果保抓正本的情景，并不会和盘子一齐到餐厅。

比较之下，Xwin-LM的回答就比较相宜践诺情况，况且还给出了把苹果带到厨房的门径：

「苹果还在厨房里，因为你仅仅迁徙了盘子。

苹果在盘子底下，是以要是你思把苹果带到餐厅，你应该平直迁徙苹果或把苹果放在盘子里，然后把盘子移到餐厅。」

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在第二个案例中，沟通东谈主员向GPT-4和Xwin-LM发问：

「如何法语说『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：

「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，每每鄙人午 6 点之后。

它是『bon』（好奇瞻仰好奇瞻仰是好）和『soir』（好奇瞻仰好奇瞻仰是晚上）的组合。要发音，请说『bone-swahr』」。

固然GPT-4的回答是正确的，但Xwin-LM不仅正确回答了问题，还讲解了法语抒发中「晚上好」的开端和发音，响应给用户的信息愈加丰富。

传言最近影视圈中流传一则八卦，据说某知名演员博彩平台连续输掉赌资，最终不得不借钱度日。再次提醒人们博彩游戏中要保持理性节制。

3. NLP任务

水瓶座其实也讨厌孤独，但是不得不说，讨厌归讨厌，欧博真人平台实际上聪明伶俐的水瓶座，一旦发现了孤独里面所潜藏的一些生机，或者说看到了孤独的本质里面蕴藏了一些能量的话，那么水瓶座也懂得借助于孤独的表象，然后看穿一些事物的本质，让自己在孤独的过程当中，慢慢得到了精神上的成长，也能够滋养自己的灵魂，让自己变得更加豁达。可以说，在独来独往的岁月当中，水瓶座是敢于坚持着自己的个人风格，在现实生活当中，他们敢于打破常规，能够拿捏好自己的心态去发展好自己的个性，而且就算在有的时候会多多少少遭受到这样那样的困境，可是水瓶座还是会勇往直前，特别坚定地做好相关的准备工作，也期待着通过自己的努力和成长，然后去收获到属于自己的幸福。

下表是Xwin-LM与其他LLM在NLP基础任务上的比较。

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任务中更是发扬出色。

况且，从概括水平上来说，Xwin-LM-70B-V0.1是发扬最佳的。

4. 推明智力

沟通东谈主员提议，为了在使用Xwin-LM进行推理时得回所需的放置，需要严格投诚推理的对话模板。

Xwin-LM采纳Vicuna斥地的指示形貌，并救济多回合对话。

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

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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，它还救济使用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、资本低、历程东谈主类标注考据

看成一款LLM自动评估用具，AlpacaEval把AlpacaFarm和Aviary进行了都集。

一方面使用与AlpacaFarm调换的代码（缓存/随即陈列/超参数），另一方面则使用肖似于Aviary的排序指示。

与此同期，还对Aviary的指示进行了修改，从而减少对较长输出的偏见。

团队暗示，AlpacaEval有着拔群的后果：

- 与东谈主类大宗票的一致性，高于单个东谈主类标注者

- 胜率与东谈主类标注高度不竭（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，起初从AlpacaEval数据聚合汇集了生机模子在每个指示上的输出对，并将每个输出与调换指示下的参考模子（text-davinci-003）的输出进行配对。

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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，将数据聚合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。

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.14387.pdf

- 局限性

固然AlpacaEval为比较模子苦守指示的智力提供了一种有用的门径，但它并不是对模子智力进行全面评估的黄金轨范。

正如AlpacaFarm论文中胪陈的那样，自动标注器的胜率与长度不竭。固然东谈主类标注也会有这种偏差，但刻下还不明晰更长的谜底是否会增多下流任务的效劳。

此外，AlpacaFarm的评估集固然多各类种，但主要由陋劣的指示构成。

临了，AlpacaEval并不评估任何模子的安全性。

参考云尔：

https://huggingface.co/Xwin-LM/Xwin-LM-70B-V0.1