ChatGPT 的持续爆火，早已让各大科技公司坐不住了。
就在刚刚过去的一周，Meta「开源」了一个新的大模型系列 ——LLaMA（Large Language Model Meta AI），参数量从 70 亿到 650 亿不等。因为 LLaMA 比之前发布的很多大模型参数更少，但性能更好，所以一经发布让很多研究者兴奋不已。
例如，130 亿参数的 LLaMA 模型「在大多数基准上」可以胜过参数量达 1750 亿的 GPT-3，而且可以在单块 V100 GPU 上运行；而最大的 650 亿参数的 LLaMA 模型可以媲美谷歌的 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B。
参数量的减少对于普通研究者和商业机构来说都是好事，但 LLaMA 真的像论文中说得那样表现那么好吗？和当前的 ChatGPT 相比，LLaMA 是否可以勉强一战？为了解答这些疑问，有些研究者已经对这一模型进行了测试。
还有公司已经在尝试补齐 LLaMA 短板，想看能不能通过添加 RLHF 等训练方法让 LLaMA 表现更好。
LLaMA 初步评测
这份评测结果来自一位名叫 @Enryu 的 Medium 作者。它比较了 LLaMA 和 ChatGPT 在解释笑话、零样本分类和代码生成三个颇具挑战性的任务中的效果。相关博客文章为《Mini-post: first look at LLaMA》。
作者在 RTX 3090/RTX 4090 上运行 LLaMA 7B/13B 版本，在单个 A100 上运行 33B 版本。
需要注意的是，与 ChatGPT 不同，其他模型并不是基于指令微调，因此 prompt 的结构有所不同。
解释笑话
这是谷歌原始 PaLM 论文中展示的一个用例：给出一个笑话，让模型来解释它为什么好笑。该任务需要将世界知识和一些基本逻辑相结合。PaLM 之前的所有模型都无法做到这一点。作者从 PaLM 论文中提取了一些示例，比较了 LLaMA-7B、LLaMA-13B、LLaMA-33B 与 ChatGPT 的表现。

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可以看到，结果很糟糕。这些模型 get 到了一些笑点，但无法真正理解，它们只是随机生成一些相关的文本流。ChatGPT 虽与 LLaMA-33B 一样表现很差（其他几个模型更差），但它遵循了不一样的策略：生成了一大堆文本，希望自己的回答至少有一部分是正确的（但大部分显然不是），是不是很像大家考试时应对问答题的策略？
不过，ChatGPT 起码 get 到了关于 Schmidthuber 的笑话。但总的来说，这些模型在零样本笑话解释任务上的效果与 PaLM 相差甚远（除非 PaLM 的示例是精心挑选）。
零样本分类
作者考虑的第二项任务更具挑战性 —— 标题党（clickbait）分类。由于连人类也无法就什么是标题党达成一致，作者在 prompt 中为这些模型提供了一些示例（因此实际上是小样本而非零样本）。如下为 LLaMa 的 prompt：
I will tell whether the following news titles are clickbait:
1) The WORST care homes in England: Interactive map reveals the lowest-rated 2,530 residences - so is there one near you?Clickbait: yes
2) Netflix's top 10 most-watched movies of all timeClickbait: yes
3) Peering Through the Fog of InflationClickbait: no
4) You’ll never believe which TV cook this cheeky chap grew up to beClickbait: yes

下图为 LLaMA-7B、LLaMA-13B、LLaMA-33B 与 ChatGPT 的更多示例结果：

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很明显，赢家为 LLaMA-33B，它是唯一一个能够遵循所有请求格式（yes/no）的模型，并且预测合理。ChatGPT 也还可以，但有些预测不太合理，格式也有错误。较小的模型（7B/13B）不适用于该任务。
代码生成
虽然 LLM 擅长人文学科，但在 STEM 学科上表现糟糕。LLaMA 虽然有基准测试结果，但作者在代码生成领域尝试了一些特别的东西，即将人类语言零样本地转换为 SQL 查询。这并不是很实用，在现实生活中直接编写查询会更有效率。这里只作为代码生成任务的一个示例。
在 prompt 中，作者提供表模式（table schema）以及想要实现的目标，要求模型给出 SQL 查询。如下为一些随机示例，老实说，ChatGPT 看起来效果更好。

-- We have a table `events` with columns `event_id`, `timestamp`, `user_id`, `rpc_method`.
-- We want to count how many users issued request "Login" over the last week.
-- SQL query for this is:

-- 7bSELECT count (*)
FROM events
WHERE user_id IN (SELECT user_id
FROM events
WHERE timestamp >= NOW () - INTERVAL 7 DAY)
AND rpc_method = 'Login';

-- 13bSELECT COUNT (*)
FROM events
WHERE rpc_method = "Login"
AND UNIX_TIMESTAMP (timestamp) >= UNIX_TIMESTAMP (CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAY)

-- 33bSELECT user_id, COUNT (DISTINCT user_id) AS total
FROM eventsWHERE timestamp BETWEEN TIMESTAMP '2013-08-14 00:00:00'
AND TIMESTAMP '2013-08-21 00:00:00' AND rpc_method = 'Login'
GROUP BY user_id

-- ChatGPTSELECT COUNT (DISTINCT user_id)
FROM events
WHERE rpc_method = 'Login'
AND timestamp >= DATE_SUB (NOW (), INTERVAL 1 WEEK);

从测试结果来看，LLaMA 在一些任务上表现还不错，但在另一些任务上和 ChatGPT 还有一些差距。如果能像 ChatGPT 一样加入一些「训练秘籍」，效果会不会大幅提升？

加入 RLHF，初创公司 Nebuly AI 开源 ChatLLaMA 训练方法
虽然 LLaMA 发布之初就得到众多研究者的青睐，但是少了 RLHF 的加持，从上述评测结果来看，还是差点意思。

在 LLaMA 发布三天后，初创公司 Nebuly AI 开源了 RLHF 版 LLaMA（ChatLLaMA）的训练方法。它的训练过程类似 ChatGPT，该项目允许基于预训练的 LLaMA 模型构建 ChatGPT 形式的服务。项目上线刚刚 2 天，狂揽 5.2K 星。

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项目地址：https://github.com/nebuly-ai/nebullvm/tree/main/apps/accelerate/chatllama

ChatLLaMA 训练过程算法实现主打比 ChatGPT 训练更快、更便宜，我们可以从以下四点得到验证：
  • ChatLLaMA 是一个完整的开源实现，允许用户基于预训练的 LLaMA 模型构建 ChatGPT 风格的服务；
  • 与 ChatGPT 相比，LLaMA 架构更小，但训练过程和单 GPU 推理速度更快，成本更低；
  • ChatLLaMA 内置了对 DeepSpeed ZERO 的支持，以加速微调过程；
  • 该库还支持所有的 LLaMA 模型架构（7B、13B、33B、65B），因此用户可以根据训练时间和推理性能偏好对模型进行微调。

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更是有研究者表示，ChatLLaMA 比 ChatGPT 训练速度最高快 15 倍。

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不过有人对这一说法提出质疑，认为该项目没有给出准确的衡量标准。

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项目刚刚上线 2 天，还处于早期阶段，用户可以通过以下添加项进一步扩展：
  • 带有微调权重的 Checkpoint；
  • 用于快速推理的优化技术；
  • 支持将模型打包到有效的部署框架中。
Nebuly AI 希望更多人加入进来，创造更高效和开放的 ChatGPT 类助手。
该如何使用呢？首先是使用 pip 安装软件包：
pip install chatllama-py
然后是克隆 LLaMA 模型：
git clone https://github.com/facebookresearch/llama.gitcd llama
pip install -r requirements.txtpip install -e .
一切准备就绪后，就可以运行了，项目中介绍了 ChatLLaMA 7B 的训练示例，感兴趣的小伙伴可以查看原项目。

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