自动测试分数达到ChatGPT 的 99.3%，人类难以分辨两者的回答……
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%。
🏆 最新数据揭示，顶级原驼语言模型”最终原驼”展现出惊人的技能，其650亿参数版本在性能测试中超越ChatGPT，达到99.3%的高分！相比之下，GPT-4的表现为114.5%，谷歌Bard则以94.8%的成绩稍逊一筹。这一卓越表现无疑凸显了原驼模型在语言理解和生成方面的强大实力，引领行业新风尚。🌟
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。
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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？
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（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。
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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。
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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。
这意味着，很快手机上的每个 App 都能用上专用大模型。
论文：
https://arxiv.org/abs/2305.14314
GitHub：
https://github.com/artidoro/qlora
与 ChatGPT 对比测试：
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330 亿参数版在线试玩：
https://huggingface.co/spaces/uwnlp/guanaco-playground-tgi
参考链接：
[ 1 ] https://twitter.com/Tim_Dettmers/status/1661379376225697794
[ 2 ] https://huggingface.co/blog/4bit-transformers-bitsandbytes
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