openchat-3.5-1210:迄今为止最优秀的开源7B模型，支持中文

“ 似乎潜力很大，只有很少的中文数据，但是ceval，cmmlu评测效果还挺高的

        
          
https://huggingface.co/openchat/openchat-3.5-1210  
https://github.com/imoneoi/openchat  

      

• OpenChat是一个创新的开源语言模型库，经过C-RLFT的微调 - 这是一种受离线强化学习启发的策略。
• 我们的模型从质量参差不齐的数据中学习，没有偏好标签，即使是7B模型也能在消费级GPU（例如RTX 3090）上运行，并且表现出与ChatGPT相媲美的出色性能。
• 尽管我们采用简单的方法，但我们致力于开发高性能、商业可行的开源大型语言模型，并且我们在实现这一愿景方面不断取得重大进展。

Model	# Params	Average	MT-Bench	HumanEval	BBH MC	AGIEval	TruthfulQA	MMLU	GSM8K	BBH CoT
OpenChat-3.5-1210	7B	63.8	7.76	68.9	49.5	48.0	61.8	65.3	77.3	61.8
OpenChat-3.5	7B	61.6	7.81	55.5	47.6	47.4	59.1	64.3	77.3	63.5
ChatGPT (March)*	?	61.5	7.94	48.1	47.6	47.1	57.7	67.3	74.9	70.1
OpenHermes 2.5	7B	59.3	7.54	48.2	49.4	46.5	57.5	63.8	73.5	59.9
OpenOrca Mistral	7B	52.7	6.86	38.4	49.4	42.9	45.9	59.3	59.1	58.1
Zephyr-β^	7B	34.6	7.34	22.0	40.6	39.0	40.8	39.8	5.1	16.0
Mistral	7B	-	6.84	30.5	39.0	38.0	-	60.1	52.2	-

中文评测

请注意本模型没有针对性训练中文（中文数据占比小于0.1%）。 ceval

Model	Avg	STEM	Social Science	Humanities	Others
ChatGPT	54.4	52.9	61.8	50.9	53.6
OpenChat	47.29	45.22	52.49	48.52	45.08

cmmlu-5shot

Models	STEM	Humanities	SocialSciences	Other	ChinaSpecific	Avg
ChatGPT	47.81	55.68	56.5	62.66	50.69	55.51
OpenChat	38.7	45.99	48.32	50.23	43.27	45.85

首先，我们需要了解两种常见的微调方法：监督式微调（SFT）和强化学习微调（RLFT）。SFT直接使用高质量的对话数据集对预训练的语言模型进行微调，而RLFT则根据人类偏好反馈或预定义的分类器建立奖励模型，并通过强化学习最大化估计奖励。然而，这两种方法都存在局限性。SFT要求训练数据具有很高的质量，而RLFT需要昂贵的人类专家注释来收集高质量的成对或排序偏好数据。

为了解决这些问题，OpenChat框架提出了C-RLFT方法。在这个方法中，我们考虑一个通用的非成对（或非排序）SFT训练数据，包括少量的专家数据和大量的次优数据。我们将不同数据来源视为粗粒度的奖励标签，并学习一个类条件策略来利用互补的数据质量信息。有趣的是，C-RLFT中的最优策略可以通过单阶段、无需强化学习的监督学习轻松解决，从而避免了昂贵的人类偏好标签收集。

OpenChat框架包括以下几个关键步骤：

1. 类条件数据集和奖励：根据不同的数据来源（如GPT-4和GPT-3.5），为每个示例分配类标签，并构建类条件数据集Dc。然后，根据类标签为每个示例分配粗粒度奖励。

2. 通过C-RLFT进行微调：我们将预训练的LLM视为类条件策略πθ(y|x, c)，并使用类信息增强的参考策略πc而不是原始预训练的LLM π0对其进行正则化。这样，我们可以在KL正则化的强化学习框架下优化目标函数。

3. 模型推理：在推理阶段，我们使用与GPT-4对话相同的特定提示，以便仅生成高质量响应。