今天，又来了个 Big News：新开源的一个大模型超越了 ChatGPT。
OpenLLM 是一系列在极小、多样且高质量的多轮对话数据集上进行微调的开源语言模型。
这两日，作者们更新了该系列模型，并宣称：OpenChat 模型在 AlpacaEval 上获得 80.9% 的胜率；在 Vicuna GPT-4 评估上，性能达到 ChatGPT 的 105%。
也就是上面推特截图中，两位博主宣称的开源模型超越 ChatGPT/GPT-3.5。
OpenLLM 的特色是基于 LLaMA 开源模型，在只有 6,000 个 GPT4 对话的数据集上进行微调，从而达到非常好的效果。
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OpenChat：基于 LLaMA-13B，上下文长度为 2048。
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在Vicuna GPT-4 评估中达到 ChatGPT 分数的 105.7% 。
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在 AlpacaEval 上达到 80.9% 的胜率。
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OpenChat-8192：基于 LLaMA-13B，扩展上下文长度为 8192。
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在 Vicuna GPT-4 评估中达到 ChatGPT 分数的 106.6% 。
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在 AlpacaEval 上实现 79.5% 的胜率。
也就是说，两个模型在 Vicuna GPT-4 评估榜单上结果都超越了 ChatGPT。
在 Twitter 讨论中，有网友表明，这就是夸张的说法。
在此「大」新闻公布后，Vicuna 官方也迅速做出了回应。
实际上，Vicuna 的测试基准已被弃用，现在使用的是更高级的 MT-bench 基准。该基准的测试，有着更加具有挑战性的任务，并且解决了 gpt4 评估中的偏差以及限制。
在 MT-bench 上，OpenChat 性能表现与 wizardlm-13b 相似。也就是说，开源模型与 GPT-3.5 仍然有着一定差距。这也正是 MT-bench 所强调的内容 —— 开源模型不是完美无缺的，但是这将迈向更好的聊天机器人评估。
评估还表明，在任何给定的评估中，最佳模型的平均性能达到 ChatGPT 的 83%、GPT-4 的 68%，这表明需要进一步构建更好的基础模型和指令调优数据以缩小差距。
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