如何选择LLM模型？

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2023-12-08 16:22:35

如何选择LLM模型？

从开源热度和快速应用角度以及国内环境，入门级LLM模型可选：ChatGLM-6B，ChatGLM2-6B，Baichuan-13B，InternLM-Chat-7B。高级的商用，可选GPT/GLM等基座模型自行预训练和精调或者使用平台级公司开放的大模型API。性能评测结果如下表所示：

数据集/模型	InternLM-Chat-7B	ChatGLM2-6B	Baichuan-7B	LLaMA-7B	Alpaca-7B	Vicuna-7B
C-Eval(Val)	53.2	50.9	42.7	24.2	28.9	31.2
MMLU	50.8	46.0	41.5	35.2*	39.7	47.3
AGIEval	42.5	39.0	24.6	20.8	24.1	26.4
CommonSenseQA	75.2	60.0	58.8	65.0	68.7	66.7
BUSTM	74.3	55.0	51.3	48.5	48.8	62.5
CLUEWSC	78.6	59.8	52.8	50.3	50.3	52.2
MATH	6.4	6.6	3.0	2.8	2.2	2.8
GSM8K	34.5	29.2	9.7	10.1	6.0	15.3
HumanEval	14.0	9.2	9.2	14.0	9.2	11.0
RACE(High)	76.3	66.3	28.1	46.9*	40.7	54.0

值得一提的是，InternLM-Chat-7B作为一个新出的70亿参数LLM模型，从评测的结果看还是比较令人惊艳的，几乎与Baichuan-13B130亿参数的模型的评测结果不相上下。期待它在实际应用中的效果验证，以及它的高性能版书生·浦语104B的应用效果。

我们在各个权威大语言模型的中英文benchmark上进行了5-shot评测。结果如下表所示：

	Average	STEM	SocialSciences	Humanities	Others
Chinese-Alpaca-Plus-13B	38.8	35.2	45.6	40.0	38.2
Vicuna-13B	32.8	30.5	38.2	32.5	32.5
Chinese-LLaMA-Plus-13B	32.1	30.3	38.0	32.9	29.1
Ziya-LLaMA-13B-Pretrain	30.0	27.6	34.4	32.0	28.6
LLaMA-13B	28.5	27.0	33.6	27.7	27.6
moss-moon-003-base(16B)	27.4	27.0	29.1	27.2	26.9
Baichuan-7B	42.8	38.2	52.0	46.2	39.3
Baichuan-13B-Base	52.4	45.9	63.5	57.2	49.3
Baichuan-13B-Chat	51.5	43.7	64.6	56.2	49.2
MMLU	52.0	40.4	60.5	49.5	58.4
LLaMA-13B	46.3	36.1	53.0	44.0	52.8
Chinese-Alpaca-Plus-13B	43.9	36.9	48.9	40.5	50.5
Ziya-LLaMA-13B-Pretrain	42.9	35.6	47.6	40.1	49.4
Baichuan-7B	42.3	35.6	48.9	38.4	48.1
Chinese-LLaMA-Plus-13B	39.2	33.1	42.8	37.0	44.6
moss-moon-003-base(16B)	23.6	22.4	22.8	24.2	24.4
Baichuan-13B-Base	51.6	41.6	60.9	47.4	58.5
Baichuan-13B-Chat	52.1	40.9	60.9	48.8	59.0

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