【LLM微调】Llama3.1-8B模型中文版！OpenBuddy发布新一代跨语言模型

简介： 7月23日，Meta发布了新一代开源模型系列：Llama3.1。其中405B参数的版本刷新了开源模型性能的上限，在多种指标上的测试成绩接近GPT-4等闭源模型的水平，甚至在部分基准测试中展现出来了超越头部闭源模型的潜力。

本次发布我们在Llama3.1上首个工作：OpenBuddy-Llama3.1-8B-v22.1-131K。

Llama3.1：开源模型的新里程碑

7月23日，Meta发布了新一代开源模型系列：Llama3.1。其中405B参数的版本刷新了开源模型性能的上限，在多种指标上的测试成绩接近GPT-4等闭源模型的水平，甚至在部分基准测试中展现出来了超越头部闭源模型的潜力。

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同时，Meta在本次发布时修改了许可协议中对数据蒸馏方面的限制，允许开发者使用Llama3.1-405B模型的输出训练其它模型。

Llama3.1-8B-Instruct：利用合成数据增强小模型

除了模型尺寸的提升之外，Meta还尝试了在数据集构成、训练方法、位置编码缩放等方向上增强模型的综合能力，并于同日发布了8B、70B模型的3.1增强版本。

Llama3.1-8B-Instruct基于8种语言的语料、问答对进行训练，支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、印地语和泰语。借助特有的长文扩容技术，其上下文长度高达131072 tokens。模型训练集中的知识截止日期更新到了2023年12月，和上个版本相比具备更新的知识储备。

除了语言、长文、时效性方面的提升外，Meta尝试了借助405B模型等大模型合成数据，并用合成数据提升小模型的能力的路线。在后期训练中，Meta使用了超过2500万条合成数据，使8B小模型的能力得到进一步提升。

在代码、数学等测试模型的认知、推理能力的基准中，Llama3.1-8B-Instruct取得了令人振奋的成绩，具备和GPT 3.5 Turbo相接近的综合能力水平：

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OpenBuddy-Llama3.1-8B-v22.1：新一代开源跨语言模型

尽管Llama3.1仍然不具备中文能力，但模型已经在8种语言上得到了充分的训练，具备一定的跨语言潜力。本次时长约为半天的训练过程中，我们尝试使用了约10%的少量数据，在Llama3.1-8B-Instruct的基础上进行以增强中文语言能力为主要目标的训练过程。

经过少量数据训练后，模型具备了中文问答和跨语言翻译能力。和上一代8B模型相比，本次发布的模型在一些容易产生概念混淆的问题上，能够输出通常只有更大模型才能生成的答案，具备更强的认知潜力。

Q: 为什么手机只有100/100的电啊，根本就不够用，建议以后手机都有200/200的电

A: 手机电量显示为 100/100 的设计主要是为了向用户提供一个直观的电量剩余指示。这种设计简化了电量显示，使得用户可以快速了解当前的电量状况。然而，实际上，手机的电池容量并不是 100 单位，而是以毫瓦时（mAh）或瓦时（Wh）等单位来衡量，这意味着它们能够存储和释放电能的量。

手机电量显示为 100/100 的设计反映了电池容量的最大值，但这并不意味着电池在达到 100% 时就无法再充电。实际上，电池在充满电后仍然可以继续充电，只是电量显示不会再增加了。这种设计有助于保护电池，避免过度充电导致电池寿命缩短。

如果手机电量显示设计改为 200/200，虽然在直观上可能给用户带来更大的满意感，但实际上并不改变电池的存储能力。用户可能会误以为电池的容量翻倍了，而实际上只是显示方式的改变。这种设计可能会导致用户在电量显示接近 200% 时误以为电池已经充满电，从而忽视了电池的实际充电情况。

因此，虽然从用户体验角度考虑，提供一个更大的显示范围（如 200/200）可能会让用户感到更加满意，但从电池管理和用户教育的角度来看，保持电量显示为 100/100 的设计是更合理的选择。这样既可以避免误导用户，也有助于保护电池的健康。

欢迎访问我们在ModelScope中的项目页面，下载、体验我们的模型。

受训练数据集和训练时间的限制，本次发布的模型在中文知识，尤其是传统文化知识上仍存在幻觉。尽管本次训练过程中未使用长文数据，但得益于模型原本的长文能力，模型在长文理解等任务上具备相对稳定的表现。

未来，我们计划对8B和70B模型进行更大规模的训练，从而进一步增强模型的中文知识储备、长文能力和认知能力。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍