Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3(指令模型),融合了v1、v2以及Meta原版Instruct模型,在中文任务上大幅超越v1/v2版,英文任务上与Meta原版保持持平,主观体验效果显著提升。

8B

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Readme

简介

[2024/05/30]Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3 版指令模型,相比v1/v2在下游任务上获得显著提升。英文任务上与Meta原版保持持平,主观体验效果显著提升。

[2024/05/08] Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 版指令模型,直接采用500万条指令数据在 Meta-Llama-3-8B-Instruct 上进行精调。沿用原版Llama-3-Instruct的指令模板。以下是一组对话示例:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful assistant. 你是一个乐于助人的助手。<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

你好<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

你好!有什么可以帮助你的吗?<|eot_id|>

客观效果

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 使用的初始化模型为Meta-Llama-3-8B-Instruct(其效果比非Instruct版高),相关下游任务指标相比v1均有显著提升,部分指标上超过原版。

对比项 Instruct-v2 Instruct-v3
发布时间 2024/5/8 2024/5/30
基模型 原版Meta-Llama-3-8B-Instruct (见训练方式)
训练方式 直接使用500万指令数据精调 使用inst-v1, inst-v2, inst-meta进行模型融合,并经过少量指令数据(~5K条)的精调得到
中文能力[1] 51.6 / 51.6 55.2 / 54.8 👍🏻
英文能力[1] 66.68 66.81 👍🏻
长文本能力[1] 46.4 👍🏻 40.5
大模型竞技场胜率 / Elo评分 66.1% / 1559 83.6% / 1627 👍🏻

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输入以下命令进入聊天程序

ollama run scomper/llama3-zh-inst

引用

GitHub 项目:Chinese-LLaMA-Alpaca-3

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