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openchat_3.5

开源创新:OpenChat挑战70B模型新高度

OpenChat通过C-RLFT策略实现了在混合质量数据上的无偏好标签微调,性能与ChatGPT相媲美,并在多项测试中超越更大规模模型。作为一个高性能且具有商业潜力的开源语言模型,OpenChat支持高效部署和OpenAI兼容接口,适用于高通量在线服务,并推动AI开放研究的持续发展,促进技术创新。

OpenChat 3.5项目介绍

项目背景

OpenChat是一个开源的语言模型库,通过一种灵感来自离线强化学习的策略,即C-RLFT,进行微调。这个项目的目标是使用混合质量的数据进行训练,以实现高质量的自然语言处理能力,与ChatGPT相媲美。特别地,即使使用较小的7B(70亿参数)模型,OpenChat仍然在多个评测基准上表现出色。

使用方法

使用OpenChat模型时,建议先按照安装指南安装OpenChat包,并运行兼容OpenAI的API服务器,以便高效地进行文本生成任务。服务器可以在普通配置的GPU(24GB内存)上运行,并支持张量并行。对于想要部署在线服务的用户,可以启用API密钥和日志记录功能以确保安全。

具体使用时,用户可以通过如下命令进行接口调用:

curl http://localhost:18888/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openchat_3.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Create some content here"}]
  }'

模型对比

OpenChat 3.5在许多评测中都展现出了卓越的能力。例如,在MT-bench测试中,OpenChat 3.5以7.81的成绩领先,即便面对更大的70B模型,也毫不逊色。该模型还在多个领域如人类评估(HumanEval)、数学等任务中取得了优异的成绩。

模型参数量平均得分MT-BenchMMLUHumanEval数学(MATH)GSM8K
OpenChat 3.57B61.67.8164.355.528.677.3
ChatGPT (March)*不明61.57.9467.348.1不适用74.9

数据集

OpenChat 3.5在多种优质公开数据集上进行了训练,其中包括:

这些数据集涵盖了广泛且多样的指令数据,为模型的训练提供了丰富的语料支持。

工程限制与安全

尽管OpenChat功能强大,但其基础模型仍然存在某些局限性。复杂推理、数学和编程任务仍然是其薄弱点。同时,该模型可能会出现“幻觉”,即生成不准确的信息。用户需在使用时提高警惕,特别是在获取至关重要的信息时。此外,出于安全考虑,建议在需要安全响应的场合自主实施更多的安全措施,以防止输出有害或偏见的内容。

许可证

OpenChat 3.5的代码和模型均基于Apache 2.0许可证进行发布,鼓励更多开发者参与开源AI的创新和发展。通过开放和共享,人们可以在保证商业化应用的同时,共同推动人工智能技术的进步。

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