开源“原驼”爆火 iPhone都能微调大模型了，跑分达ChatGPT的99% 人类难以分辨

　　这是开源大模型最新成果，来自羊驼家族的又一重磅成员——华盛顿大学原驼（Guanaco）。

　　更关键的是，与原驼一起提出的新方法QLoRA把微调大模型的显存需求从>780GB降低到<48GB。

　　开源社区直接开始狂欢，相关论文成为24小时内关注度最高的AI论文。

　　以Meta的美洲驼LLaMA为基础，得到原驼650亿参数版只需要48GB显存单卡微调24小时，330亿参数版只需要24GB显存单卡微调12小时。

　　24GB显存，也就是一块消费级RTX3090或RTX4090显卡足以。

　　不少网友在测试后也表示，更喜欢它而不是ChatGPT。

　　英伟达科学家Jim Fan博士对此评价为：大模型小型化的又一里程碑。

　　先扩大规模再缩小，将成为开源AI社区的节奏。

　　而新的高效微调方法QLoRA迅速被开源社区接受，HuggingFace也在第一时间整合上线了相关代码。

　　GPT-4做裁判，原驼得分达到ChatGPT的99.3%

　　论文中，团队对原驼总共做了三项测试，自动评估、随机匹配和人类评估。

　　测试数据来自小羊驼Vicuna和Open Assistant。

　　自动评估由大模型天花板GPT-4当裁判，对不同模型的回答进行打分，以ChatGPT（GPT3.5）的成绩作为100%。

　　最终原驼650亿版得分达到ChatGPT的99.3%，而GPT-4自己的得分是114.5%，谷歌Bard是94.8%。

　　随机匹配，采用棋类专业比赛和电子竞技同款的Elo记分机制，由GPT-4和人类共同做裁判。

　　原驼650亿和330亿版最终得分超过ChatGPT（GPT3.5）。

　　人类评估，则是把原驼650亿版的回答和ChatGPT的回答匿名乱序放在一起，人类来盲选哪个最好。

　　论文共同一作表示，研究团队里的人都很难分辨出来，并把测试做成了一个小游戏放在Colab上，开放给大家挑战。

　　这里节选其中一个问题（附中文翻译），你能分辨出哪个是ChatGPT回答的吗？

　　问题：How can I improve my time management skills?（如何提高时间管理技能？）

（完整测试地址在文末）

　　总的来说，原驼的优势在于不容易被问题中的错误信息误导，比如能指出地球从来没有被科学界认为是平的。

　　以及擅长心智理论（Theory of Mind），也就是能推测理解他人的心理状态。

　　但原驼也并非没有弱点，团队发发现它不太擅长数学，以及容易用提示注入攻击把要求保密的信息从它嘴里套出来。

　　也有网友表示，虽然一个模型能在某个数据集上无限接近ChatGPT，但像ChatGPT那样通用还是很难的。

　　全新方法QLoRA，iPhone都能微调大模型了

　　原驼论文的核心贡献是提出新的微调方法QLoRA。

　　其中Q代表量化（Quantization），用低精度数据类型去逼近神经网络中的高精度浮点数，以提高运算效率。

　　LoRA是微软团队在2021年提出的低秩适应（Low-Rank Adaptation）高效微调方法，LoRA后来被移植到AI绘画领域更被大众熟知，但最早其实就是用于大语言模型的。

　　通常来说，LoRA微调与全量微调相比效果会更差，但团队将LoRA添加到所有的线性层解决了这个问题。

　　具体来说，QLoRA结合了4-bit量化和LoRA，以及团队新创的三个技巧：新数据类型4-bit NormalFloat、分页优化器（Paged Optimizers）和双重量化（Double Quantization）。

　　最终QLoRA让4-bit的原驼在所有场景和规模的测试中匹配16-bit的性能。

　　QLoRA的高效率，让团队在华盛顿大学的小型GPU集群上每天可以微调LLaMA 100多次……

　　最终使用Open Assistant数据集微调的版本性能胜出，成为原驼大模型。

　　Open Assistant数据集来自非盈利研究组织LAION（训练Stable Diffusion的数据集也来自这里），虽然只有9000个样本但质量很高，经过开源社区的人工仔细验证。

　　这9000条样本用于微调大模型，比100万条指令微调（Instruction Finetune）样本的谷歌FLAN v2效果还好。

　　研究团队也据此提出两个关键结论：

　　数据质量 >> 数据数量

　　指令微调有利于推理，但不利于聊天

　　最后，QLoRA的高效率，还意味着可以用在手机上，论文共同一作Tim Dettmers估计以iPhone 12 Plus的算力每个晚上能微调300万个单词的数据量。

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