FreeWilly1

FreeWilly1是由StabilityAI发布的一个基于LLaMA微调的大语言模型。FreeWilly1 利用了原始的 LLaMA 65B 基础模型，并通过 Supervised Fine-Tune (SFT) 在标准的 Alpaca 格式下，使用新的合成生成的数据集进行了精细调整。

FreeWilly 模型的训练直接受到了微软在其论文 "Orca: Progressive Learning from Complex Explanation Traces of GPT-4" 中提出的方法的启发。StabilityAI数据生成过程与微软的类似，但数据源不同。StabilityAI数据集版本包含了 600,000 个数据点（大约是原始 Orca 论文使用的数据集大小的 10%），通过使用以下由 Enrico Shippole 创建的数据集中的高质量指令提示语言模型来创建：COT Submix Original、NIV2 Submix Original、FLAN 2021 Submix Original、T0 Submix Original。使用这种方法，StabilityAI生成了 500,000 个简单的 LLM 模型示例，以及 100,000 个更复杂的 LLM 模型示例。

为了确保公平的比较，Stability仔细筛选了这些数据集，并删除了源自评估基准的示例。尽管训练样本量只有原始 Orca 论文的十分之一（显著降低了训练模型的成本和碳足迹），但 FreeWilly 模型在各种基准测试中展示出了出色的性能，验证了合成生成数据集的方法。

模型通过在上述数据集上进行监督精调来学习，以混合精度（BF16）进行训练，并使用 AdamW 进行优化。我们列出了以下超参数：

与FreeWilly1一同发布的还有FreeWilly2，这个模型是基于LLaMA2微调的。

FreeWilly系列一发布就占据了各个榜单的排名靠前位置。二者的评估结果如下：

FreeWilly在HuggingFace的OpenLLM榜单排名

链接如下： https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 

在2023年7月23日的榜单上，FreeWilly2排名第一，FreeWilly1排名第二。

FreeWilly在GPT4All榜单得分

FreeWilly在微软的AGIEval得分

AGIEval是微软提出的一种通用人工智能评估工具，有20个任务，包括两个完形填空任务（Gaokao-Math-Cloze 和 MATH）和 18 个多选题回答任务（其余的）。在多选题回答任务中，Gaokao-physics 和 JEC-QA 有一个或多个答案，其他任务只有一个答案。在这个评估中，FreeWilly2的评估结果与ChatGPT差不多。