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Xwin-LM超越gpt-4



Xwin-LM超越gpt-4



项目地址:https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/

而且,Xwin-LM在同参数模型的对垒中,也毫无例外地拿下了三个第一:

Xwin-LM-70B-V0.1:在AlpacaEval基准测试中对Davinci-003的胜率达到95.57%,在AlpacaEval中排名第一。也是第一个在AlpacaEval上超越GPT-4的模型。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,在所有13B模型中排名第一。

Xwin-LM-7B-V0.1:在AlpacaEval上取得了87.82%的胜率,在所有7B机型中排名第一。

Xwin-LM:700亿参数打赢GPT-4

Xwin-LM是以Llama 2为基础进行微调的,该模型旨在开发和开源大语言模型的对齐技术,包括监督微调(SFT)、奖励模型(RM)、拒绝采样、人类反馈强化学习(RLHF)等。

1. 性能评估

研究人员评估了Xwin-LM在805个问题上与Text-Davinci-003 、ChatGPT和GPT-4的胜率。

可以看到,Xwin-LM的70B模型完全霸榜,成为AlpacaEval指标上的性能评估的第一,并首次打败了GPT-4,对GPT-4的胜率达到了60.61%。

Xwin-LM其他规模的模型,如Xwin-LM-13B-V0.1、Xwin-LM-7B-V0.1在性能上也远超相同规模的其他模型。

Xwin-LM-7B-V0.1甚至超过了比它规模更大的Llama 2-13B-Chat。

2. 案例比较

在第一个案例中,研究人员向GPT-4和Xwin-LM提问:

「我把一个盘子放在苹果上面,然后把盘子从厨房带到餐厅。苹果现在在哪里?」

GPT-4的回答是:

「苹果现在在餐厅,当你把盘子从厨房到端餐厅时,它就在盘子下面。」

在这里GPT-4给出了一个缺少常识的回复,现实生活中有重力,在盘子下方的苹果保持原来的状态,并不会和盘子一起到餐厅。

相比之下,Xwin-LM的回答就比较符合现实情况,并且还给出了把苹果带到厨房的方法:

「苹果还在厨房里,因为你只是移动了盘子。

苹果在盘子下面,所以如果你想把苹果带到餐厅,你应该直接移动苹果或把苹果放在盘子里,然后把盘子移到餐厅。」

在第二个案例中,研究人员向GPT-4和Xwin-LM提问:

「怎么法语说『晚上好』?」

GPT-4的回答是:

「在法语中,『晚上好』用『bonsoir』表达。」

而Xwin-LM的回答是:

「在法语中,『晚上好』被翻译为『bonsoir』。这种问候语在晚上和夜间使用,通常在下午 6 点之后。

它是『bon』(意思是好)和『soir』(意思是晚上)的组合。要发音,请说『bone-swahr』」。

虽然GPT-4的回答是正确的,但Xwin-LM不仅正确回答了问题,还解释了法语表达中「晚上好」的来源和发音,反馈给用户的信息更加丰富。

3. NLP任务

下表是Xwin-LM与其他LLM在NLP基础任务上的比较。

可以看到,Xwin-LM-70B-V0.1模型在所有任务中的性能都相对较高,在MMLU 5-shot和HellaSwag 10-shot任务中更是表现出色。

并且,从综合水平上来说,Xwin-LM-70B-V0.1是表现最好的。

4. 推理能力

研究人员提出,为了在使用Xwin-LM进行推理时获得所需的结果,需要严格遵守推理的对话模板。

Xwin-LM采用Vicuna建立的提示格式,并支持多回合对话。

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

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model = 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,它还支持使用VLLM进行快速推理。

from vllm import LLM, SamplingParams(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:")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、速度快、成本低、经过人类标注验证

作为一款LLM自动评估工具,AlpacaEval把AlpacaFarm和Aviary进行了结合。

一方面使用与AlpacaFarm相同的代码(缓存/随机排列/超参数),另一方面则使用类似于Aviary的排序提示。

与此同时,还对Aviary的提示进行了修改,从而减少对较长输出的偏见。

团队表示,AlpacaEval有着拔群的效果:

- 与人类多数票的一致性,高于单个人类标注者

- 胜率与人类标注高度相关(0.94)

- 胜率

模型的输出在每个指令上优于text-davinci-003(即参考文本)的比例。

具体而言,首先从AlpacaEval数据集中收集了期望模型在每个指令上的输出对,并将每个输出与相同指令下的参考模型(text-davinci-003)的输出进行配对。

随后,把这些输出同时喂给自动评测器,让它去判断哪一个更好(也就是评测器的偏好)。

最后,将数据集中所有指令的偏好进行平均,从而得到模型相对于text-davinci-003的胜率。如果两个模型打平,那么就算半个偏好。

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

- 局限性

虽然AlpacaEval为比较模型遵循指令的能力提供了一种有效的方法,但它并不是对模型能力进行全面评估的黄金标准。

正如AlpacaFarm论文中详述的那样,自动标注器的胜率与长度相关。虽然人类标注也会有这种偏差,但目前还不清楚更长的答案是否会增加下游任务的效用。

此外,AlpacaFarm的评估集虽然多种多样,但主要由简单的指令组成。

最后,AlpacaEval并不评估任何模型的安全性。

参考资料:

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


https://github.com/Xwin-LM/Xwin-LM



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