跑分達ChatGPT的99%，人類難以分辨！開源「原駝」大模型爆火

跑分達ChatGPT的99%，人類難以分辨！開源「原駝」大模型爆火

夢晨 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

自動測試分數(shù)達到ChatGPT的99.3%，人類難以分辨兩者的回答……

這是開源大模型最新成果，來自羊駝家族的又一重磅成員——華盛頓大學原駝（Guanaco）。

更關(guān)鍵的是，與原駝一起提出的新方法QLoRA把微調(diào)大模型的顯存需求從>780GB降低到<48GB。

開源社區(qū)直接開始狂歡，相關(guān)論文成為24小時內(nèi)關(guān)注度最高的AI論文。

以Meta的美洲駝LLaMA為基礎，得到原駝650億參數(shù)版只需要48GB顯存單卡微調(diào)24小時，330億參數(shù)版只需要24GB顯存單卡微調(diào)12小時。

24GB顯存，也就是一塊消費級RTX3090或RTX4090顯卡足以。

不少網(wǎng)友在測試后也表示，更喜歡它而不是ChatGPT。

英偉達科學家Jim Fan博士對此評價為：大模型小型化的又一里程碑。

先擴大規(guī)模再縮小，將成為開源AI社區(qū)的節(jié)奏。

而新的高效微調(diào)方法QLoRA迅速被開源社區(qū)接受，HuggingFace也在第一時間整合上線了相關(guān)代碼。

GPT4做裁判，原駝得分達到ChatGPT的99.3%

論文中，團隊對原駝總共做了三項測試，自動評估、隨機匹配和人類評估。

測試數(shù)據(jù)來自小羊駝Vicuna和Open Assistant。

自動評估由大模型天花板GPT4當裁判，對不同模型的回答進行打分，以ChatGPT（GPT3.5）的成績作為100%。

最終原駝650億版得分達到ChatGPT的99.3%，而GPT4自己的得分是114.5%，谷歌Bard是94.8%。

隨機匹配，采用棋類專業(yè)比賽和電子競技同款的Elo記分機制，由GPT4和人類共同做裁判。

原駝650億和330億版最終得分超過ChatGPT（GPT3.5）。

人類評估，則是把原駝650億版的回答和ChatGPT的回答匿名亂序放在一起，人類來盲選哪個最好。

論文共同一作表示，研究團隊里的人都很難分辨出來，并把測試做成了一個小游戲放在Colab上，開放給大家挑戰(zhàn)。

這里節(jié)選其中一個問題（附中文翻譯），你能分辨出哪個是ChatGPT回答的嗎？

問題：How can I improve my time management skills?（如何提高時間管理技能？）

（完整測試地址在文末）

總的來說，原駝的優(yōu)勢在于不容易被問題中的錯誤信息誤導，比如能指出地球從來沒有被科學界認為是平的。

以及擅長心智理論（Theory of Mind），也就是能推測理解他人的心理狀態(tài)。

但原駝也并非沒有弱點，團隊發(fā)發(fā)現(xiàn)它不太擅長數(shù)學，以及容易用提示注入攻擊把要求保密的信息從它嘴里套出來。

也有網(wǎng)友表示，雖然一個模型能在某個數(shù)據(jù)集上無限接近ChatGPT，但像ChatGPT那樣通用還是很難的。

全新方法QLoRA，iPhone都能微調(diào)大模型了

原駝論文的核心貢獻是提出新的微調(diào)方法QLoRA。

其中Q代表量化（Quantization），用低精度數(shù)據(jù)類型去逼近神經(jīng)網(wǎng)絡中的高精度浮點數(shù)，以提高運算效率。

LoRA是微軟團隊在2021年提出的低秩適應（LowRank Adaptation）高效微調(diào)方法，LoRA后來被移植到AI繪畫領域更被大眾熟知，但最早其實就是用于大語言模型的。

通常來說，LoRA微調(diào)與全量微調(diào)相比效果會更差，但團隊將LoRA添加到所有的線性層解決了這個問題。

具體來說，QLoRA結(jié)合了4bit量化和LoRA，以及團隊新創(chuàng)的三個技巧：新數(shù)據(jù)類型4bit NormalFloat、分頁優(yōu)化器（Paged Optimizers）和雙重量化（Double Quantization）。

最終QLoRA讓4bit的原駝在所有場景和規(guī)模的測試中匹配16bit的性能。

QLoRA的高效率，讓團隊在華盛頓大學的小型GPU集群上每天可以微調(diào)LLaMA 100多次……

最終使用Open Assistant數(shù)據(jù)集微調(diào)的版本性能勝出，成為原駝大模型。

Open Assistant數(shù)據(jù)集來自非盈利研究組織LAION（訓練Stable Diffusion的數(shù)據(jù)集也來自這里），雖然只有9000個樣本但質(zhì)量很高，經(jīng)過開源社區(qū)的人工仔細驗證。

這9000條樣本用于微調(diào)大模型，比100萬條指令微調(diào)（Instruction Finetune）樣本的谷歌FLAN v2效果還好。

研究團隊也據(jù)此提出兩個關(guān)鍵結(jié)論：

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量 >> 數(shù)據(jù)數(shù)量
• 指令微調(diào)有利于推理，但不利于聊天

最后，QLoRA的高效率，還意味著可以用在手機上，論文共同一作Tim Dettmers估計以iPhone 12 Plus的算力每個晚上能微調(diào)300萬個單詞的數(shù)據(jù)量。

這意味著，很快手機上的每個App都能用上專用大模型。

論文：https://arxiv.org/abs/2305.14314

GitHub：https://github.com/artidoro/qlora

與ChatGPT對比測試：https://colab.research.google.com/drive/1kK6xasHiav9nhiRUJjPMZb4fAED4qRHb

330億參數(shù)版在線試玩：https://huggingface.co/spaces/uwnlp/guanacoplaygroundtgi

參考鏈接：[1]https://twitter.com/Tim_Dettmers/status/1661379376225697794[2]https://huggingface.co/blog/4bittransformersbitsandbytes

— 完 —

量子位 QbitAI · 頭條號簽約

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