机器之心报道

编辑：梓文

开源模型真的超过 ChatGPT了吗？

大模型火了起来，每天我们都能看到各种「大」新闻。

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。

此次更新的模型型号与评审结果如下：

OpenChat：基于 LLaMA-13B，上下文长度为 2048。

在Vicuna GPT-4 评估中达到 ChatGPT 分数的 105.7% 。

在 AlpacaEval 上达到 80.9% 的胜率。

OpenChat-8192：基于 LLaMA-13B，扩展上下文长度为 8192。

在 Vicuna GPT-4 评估中达到 ChatGPT 分数的 106.6% 。

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。

但这种评审 宣传的方式似乎并不被大家认可。

网友：夸张

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。

前几日，机器之心报道内容《「羊驼」们走到哪一步了？研究表明：最好的能达到 GPT-4 性能的 68%》，也对开源模型的性能进行了评估。

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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