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原標題：彌補中文短板，社區Llama3漢化微調版效果如何？
關鍵字：模型,中文,語料,能力,版本
文章來源：機器之心
內容字數：2686字

內容摘要：

Llama3自上個月發布以來，被稱為社區最強開源模型。由于中文能力欠缺，為了彌補這一短板，開源社區已經出現了多個基于Llama3進行中文優化的微調模型。
這些微調模型大多采用了以下 2 條路線：
1、中文語料+SFT
2、中文語料+增訓+SFT
和通過中文基準來評估模型的性能不同，我們想和大家一起來實測模型在不同場景下的實際表現，來看Llama3漢化后模型的能力，以提高模型被應用的效率。
我們要怎么測模型？我們將會在5月20~5月24日開放以下模型項目供大家實際測試（開放地址：https://sota.jiqizhixin.com/xt-terminal）。項目名稱微調技術方法項目地址
Chinese-LLaMA-Alpaca-3
v1版本（PT+SFT，基于非Instruct版訓練）：在原版Llama-3-8B的基礎上使用約120GB大規模語料進行增量中文訓練，并且利用高質量指令數據進行精調。
v2版本（SFT，基于Instruct版訓練）：直接采用500萬條指令數據在Meta-Llama-3-8B-Instruct上進行精調。
https://sota.jiqizhixin.com

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺