作者 | 凌敏、核子可樂

大語言模型（LLM）的快速發(fā)展徹底顛覆了聊天機器人系統(tǒng)，實現(xiàn)了前所未有的智能水平。OpenAI 的 ChatGPT 就是其中最典型的代表。雖然 ChatGPT 的性能令人印象深刻，但目前我們并不清楚 ChatGPT 的訓練和架構(gòu)細節(jié)，這也阻礙了該領域的研究和開源創(chuàng)新。

受 Meta LLaMA 和 Stanford Aplaca 項目的啟發(fā)，近日，來自加州大學伯克利分校、卡內(nèi)基梅隆大學、斯坦福大學、加州大學圣迭戈分校的研究人員們共同推出了一個開源聊天機器人 Vicuna-13B。這是一款通過 LLaMA 模型微調(diào)和 ShareGPT 用戶共享對話訓練而成的開源聊天機器人。以 GPT-4 作為比照對象的初步評估表明，Vicuna-13B 的質(zhì)量可達 OpenAI ChatGPT 和 Google Bard 的 90% 以上，并在超過 90% 的情況下優(yōu)于 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型。

值得一提的是，Vicuna-13B 的訓練成本僅為 300 美元（約合 2062 元人民幣）。目前，Vicuna-13B 訓練和服務代碼及在線演示可向非商業(yè)用例開放。

在首個版本中，研究人員將在 GitHub repo 上共享訓練、服務和評估代碼: https://github.com/lm-sys/FastChat。

Vicuna-13B 模型的權重鏈接：https://github.com/lm-sys/FastChat#vicuna-weights

Vicuna-13B 演示鏈接：https://chat.lmsys.org/

Vicuna 是如何煉成的？

工作流程概覽

在一篇文章中，研究人員介紹了整體的工作流程。

首先，研究人員從 ShareGPT.com（一個供用戶分享 ChatGPT 對話內(nèi)容的網(wǎng)站）收集了約 7 萬個對話，并增強了 Alpaca 提供的訓練腳本，以更好地處理多輪對話和長序列。訓練是在一天內(nèi)通過 8 個 A100 GPU 配合 PyTOrch FSDP 完成的。為了提供演示服務，研究人員建立起一個輕量級的分布式服務系統(tǒng)，創(chuàng)建了一組 80 個不同問題，利用 GPT-4 來判斷模型輸出，借此對模型質(zhì)量做初步評估。

為了比較兩套不同模型，研究人員將各個模型的輸出組合成各問題的單一提示，再將提示發(fā)送至 GPT-4，由 GPT-4 評估哪個模型做出的響應更好。LLaMA、Alpaca、ChatGPT 和 Vicuna 的具體比較如下表一所示。

表一：幾大知名模型間的性能比較

前文提到，Vicuna 是通過從 ShareGPT.com 的公共 API 收集到的約 70K 用戶共享對話對 LLaMA 基礎模型微調(diào)而成。為了確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究人員將 HTML 轉(zhuǎn)換回 markdown 并過濾掉了一些不合適或低質(zhì)量的樣本。此外，研究人員還將冗長的對話拆分成多個小部分，以適應模型所能支持的最大上下文長度。

訓練方法以 Standford Alpaca 為基礎，并做出以下改進。

• 內(nèi)存優(yōu)化：為了使 Vicuna 能夠理解長上下文，研究人員將 Alpaca 的最大上下文長度從 512 擴展至 2048，但這也大大增加了 GPU 內(nèi)存需求。研究人員利用梯度檢查點和閃存注意力的方式來解決內(nèi)存壓力。
• 多輪對話：研究人員調(diào)整訓練損失以考慮多輪對話，并僅根據(jù)聊天機器人的輸出計算微調(diào)損失。
• 通過競價實例降低成本：40 倍的大規(guī)模數(shù)據(jù)集和 4 倍的訓練序列長度對訓練成本提出了很大挑戰(zhàn)。為此研究人員使用 SkyPilot 托管點來降低成本，希望使用更便宜的競價實例并配合自動恢復以搶占/切換區(qū)域。該解決方案將 7B 模型的訓練成本從 500 美元削減至 140 美元左右，將 13B 模型的訓練成本從 1000 美元削減至 300 美元。研究人員構(gòu)建了一套服務系統(tǒng)，能夠使用分布式工作節(jié)點為多個模型提供服務，它支持來自本地集群和云 GPU 工作節(jié)點的多種靈活插件。通過使用 SkyPilot 中的容錯控制器和托管點功能，這套服務系統(tǒng)能夠很好地與來自多種云環(huán)境的低成本競價實例配合運作，借此降低服務成本。其目前還只是輕量級實現(xiàn)，研究人員正努力將更多最新研究成果集成進來。

Vicuna 的優(yōu)勢與局限性

研究人員展示了 Alpaca 和 Vicuna 在基準問題上的回答示例。在使用 70K 用戶共享的 ChatGPT 對話對 Vicuna 進行微調(diào)之后，與 Alpaca 相比，Vicuna 能夠給出更詳盡、結(jié)構(gòu)更合理的答案（參見下圖），且質(zhì)量幾乎與 ChatGPT 持平。

然而，評估聊天機器人絕非易事。隨著 GPT-4 的最新進展，研究人員很好奇其能力是否已經(jīng)達到了與人類相仿的水平，甚至可用于實現(xiàn)基準生成及性能評估的自動化框架。初步調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在比較聊天機器人的答案時，GPT-4 可以給出非常一致的排名和詳細評估（參見上圖中的 GPT-4 判斷示例）。

基于 GPT-4 的初步評估（見下圖），可以看到 Vicuna 的能力已經(jīng)達到 Bard/ChatGPT 的 90%。雖然這套框架能在一定程度上反映聊天機器人的潛力，但方法本身并不夠嚴格。目前為聊天機器人建立評估系統(tǒng)仍是一個懸而未決的難題，尚需進一步研究。

GPT-4對相對響應質(zhì)量做出的評估

與其他大語言模型類似，Vicuna 也具有一定局限性。例如，它不擅長涉及推理或數(shù)學的任務，而且在確切識別自身或確保所輸出事實的準確性方面可能存在局限。此外，它并沒有得到充分優(yōu)化以保證安全性，或緩解潛在的毒性或偏見。為了解決安全問題，研究人員使用 OpenAI 的審核 API 來過濾掉在線演示中的不當用戶輸入。盡管還有問題，但研究人員預計 Vicuna 將作為未來解決這些局限的開放起點。

如何評估聊天機器人？

對 AI 聊天機器人的評估是個老大難問題，需要驗證其語言理解、推理和上下文感知能力。隨著 AI 聊天機器人變得越來越先進，當前的開放基準可能不足以做出準確判斷。例如，Standford Alpaca 使用的評估數(shù)據(jù)集 self-instruct，在領先聊天機器人中就能得到有效解答，導致人類很難辨別各模型間的性能差異。更多限制還包括訓練/測試數(shù)據(jù)污染及創(chuàng)建新基準可能帶來的高昂成本。

為了解決這些問題，研究人員提出了一套基于 GPT-4 的評估框架，借此自動評估聊天機器人性能。

首先，研究人員設計了 8 種問題類型，包括費米問題、角色扮演場景及編碼/數(shù)學任務，借此測試聊天機器人的各方面性能。通過認真設計的提示工程，GPT-4 得以生成基準模型難以解決的多樣化、極具挑戰(zhàn)的問題。研究人員為各個類別具體選擇 10 個問題，并從 5 款聊天機器人處收集答案：LLaMA、Alpaca、ChatGPT、Bard 以及 Vicuna。

之后，研究人員要求 GPT-4 根據(jù)指導性、相關性、準確性和細節(jié)度秋評估答案質(zhì)量。最終發(fā)現(xiàn)，GPT-4 不僅能夠生成相對一致的評分，還能具體解釋為什么給出這樣的評分（詳見https://vicuna.lmsys.org/eval）。但是，研究人員也注意到 GPT-4 似乎不太擅長判斷編碼/數(shù)學任務。

GPT-4對各模型響應給出的比較評分

如上圖所示，為各基準與 Vicuna 間的比較結(jié)果。在超過 90%的問題中，GPT-4 更支持 Vicuna 而非其他先進開源模型（LLaMA 和 Alpaca）的答案，而且在性能上與專有模型（ChatGPT、Bard）等相差不大。在 45%的問題中，GPT-4 都將 Vicuna 的回答評為優(yōu)于或等于 ChatGPT 的回答。GPT-4 會以 10 分為滿分為各個回答做出定量評分，因此研究人員將各個模型在 80 個問題上獲得的分數(shù)相加以計算其與 Vicuna 之間的總分比較。

如表二所示，Vicuna 的部分為 ChatGPT 的 92%。盡管近來取得巨大進步，但這些聊天機器人仍有自己的局限，例如難以解決基本的數(shù)學問題且編碼能力有限。

表二：GPT-4 給出的評估總分

雖然這套評估框架確實具有一定的聊天機器人評估潛力，但尚不足以作為嚴格或成熟的評判方法，特別是無法處理大語言模型容易產(chǎn)生的幻覺問題。為聊天機器人開發(fā)一套全面、標準化的評估系統(tǒng)，仍是一個懸而未決、有待進一步研究的問題。

參考鏈接：

https://vicuna.lmsys.org/

本文轉(zhuǎn)載來源：

https://www.infoq.cn/news/cSP1Qaue8AbEhQY1QiQ5