ColossalChat - ColossalChat

模型详细情况和参数

ColossalChat

模型全称
ColossalChat
模型简称
ColossalChat
模型类型
基础大模型
发布日期
2023-03-29
预训练文件大小
未知
是否支持中文(中文优化)
最高支持的上下文长度
2K
模型参数数量(亿)
130.0
模型代码开源协议
预训练结果开源商用情况
-
模型HuggingFace链接
暂无
在线演示地址
暂无
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基础模型
...
LLaMA
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发布机构

ColossalChat 简介

ColossalChat是HPC-AI Tech开源的一个聊天机器人大模型,其基础模型来自于Meta开源的LLaMA(LLaMA模型卡信息: https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/LLaMA )。


ColossalChat的主要特点如下:

  • 有一个在线演示的网站,完全免费且不需要注册
  • 训练代码完全开源,且是全球第一个公开RLHF训练代码的模型,包括70亿参数和130亿参数预训练结果
  • 开源了一个10.4万条中英文数据
  • 仅需要4GB的GPU显存即可运行4-bit量化的70亿参数模型


从上述描述可知道,ColossalChat主打就是一个开源,几乎所有的内容都是开源的。就性能方面来说,ColossalChat只需要不到100亿个参数就能达到中英文双语水平,通过在大语言模型基础上进行RLHF微调,达到与ChatGPT和GPT-3.5相当的效果。下图是官方的一个案例:



可以看到,效果还是很好的。我也去官方网站测试了一下,回答的速度和结果都还是不错的。


目前,ColossalChat可以完成的任务非常丰富,包括:


生成任务方面

写邮件
补全代码
写正则表达式
用Latex写公式
写作文
创作Markdown表格


问答任务

如何玩某种游戏
旅游建议
介绍物理知识
介绍化学知识
介绍经济知识


从上面的介绍看,ColossalChat的能力很强。

同样都是来自于MetaAI的LLaMA模型的微调,官方也解释了ColossalChat与斯坦福大学Alpaca(Alpaca模型卡信息: https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/stanford-alpaca )的差异。

现有的开源解决方案只能被视为RLHF(从人类反馈中强化学习)第一阶段的监督微调模型,后续的对齐和微调阶段不执行。此外,Alpaca的训练数据集仅限于英语,这在一定程度上限制了模型的性能。


然而,ChatGPT和GPT-4令人印象深刻的效果是由于在训练过程中引入了RLHF,这增加了生成内容与人类价值的一致性。

ColossalChat基于LLaMA模型,是第一个包含完整的RLHF流程复制类ChatGPT模型的实用开源项目,也是最接近ChatGPT原有技术路线的项目!


在线演示地址: https://chat.colossalai.org/ 


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ColossalChat所属的领域
自然语言处理

自然语言处理

Natural Language Process

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ColossalChat相关的任务
问答系统

问答系统

Question Answering

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