7B模型之最，Zephyr-7B为何备受瞩目？ 2023-11-01 作者 C3P00 大家好，我想分享一个令人心动的消息，一个由HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B. 以其非凡的性能在AI领域引发了一场轩然大波。这个只有70亿参数的模型，却以出乎意料的实力，击败了拥有700亿参数的巨头LLaMA2！更令人振奋的是，这款模型不仅能轻松在你的苹果电脑上运行，而且它是完全开源且免费的！✅ Zephyr-7B. 一股清新的西风✅ Zephyr-7B的出现，正如它的名字一样，就像一股清新的西风在AI领域中吹拂。这是一个在Mistral-7B模型基础上，经过团队精心微调，使用直接偏好优化（DPO）在公开数据集上进行调整的结果。而这个Mistral-7B模型，是由被誉为“欧洲OpenAI”的Mistral AI打造的一个开源大模型。 评估模型，Zephyr的优秀表现 评估模型的性能，我们常用MT-Bench，这是一个评估模型处理多轮对话能力的基准测试，问题集涵盖写作、角色扮演、提取等8个类别。在此测试中，Zephyr-7B-alpha的MT-Bench平均得分为7.09，超越了Llama2-70B-Chat。 而且，Zephyr并没有止步于此，H4团队推出了它的进化版，Zephyr-7B-beta。他们在GPT-4和Claude 2中提取对齐性，然后将其注入小模型中，开发出了使用蒸馏直接偏好优化（dDPO）用于小模型的方法。二代Zephyr，MT-Bench平均得分升高至7.34。在AlpacaEval上，Zephyr的胜率为90.6%，优于ChatGPT。 用户反馈，Zephyr的热烈好评 在接收到这个新闻的网友们中，对Zephyr的好评如潮。一项评分显示，Zephyr-7b-beta的Elo评分已经飙升至很高的水平，甚至超过了13B的模型。许多人纷纷表示，Zephyr的表现超出了他们的预期，他们对Zephyr给予了一致的好评。 实力背书，Zephyr的高级RAG表现 Llama Index（此前名为GPT Index）的联合创始人兼CEO Jerry Liu也对Zephyr进行了测试。他发现，Zephyr是目前唯一一个在高级RAG/agentic任务上表现良好的开源7B模型。数据也显示，Zephyr在高级RAG任务上的效果可以和GPT-3.5、Claude 2相抗衡。 研发成本，Zephyr的经济性 最后，我想特别提到的是，Zephyr的训练成本。按照研究团队的说法，微调这个模型只需要500美元，也就是在16个A100上跑8小时。这样的成本效益，无疑让Zephyr在AI模型的竞争中占据了更大的优势。 总的来说，Zephyr-7B的出现，无疑为AI领域带来了一场革新。
大家好，我想分享一个令人心动的消息，一个由HuggingFace H4团队打造的开源模型Zephyr-7B. 以其非凡的性能在AI领域引发了一场轩然大波。这个只有70亿参数的模型，却以出乎意料的实力，击败了拥有700亿参数的巨头LLaMA2！更令人振奋的是，这款模型不仅能轻松在你的苹果电脑上运行，而且它是完全开源且免费的！✅
Zephyr-7B. 一股清新的西风✅
Zephyr-7B的出现，正如它的名字一样，就像一股清新的西风在AI领域中吹拂。这是一个在Mistral-7B模型基础上，经过团队精心微调，使用直接偏好优化（DPO）在公开数据集上进行调整的结果。而这个Mistral-7B模型，是由被誉为“欧洲OpenAI”的Mistral AI打造的一个开源大模型。
评估模型，Zephyr的优秀表现
评估模型的性能，我们常用MT-Bench，这是一个评估模型处理多轮对话能力的基准测试，问题集涵盖写作、角色扮演、提取等8个类别。在此测试中，Zephyr-7B-alpha的MT-Bench平均得分为7.09，超越了Llama2-70B-Chat。
而且，Zephyr并没有止步于此，H4团队推出了它的进化版，Zephyr-7B-beta。他们在GPT-4和Claude 2中提取对齐性，然后将其注入小模型中，开发出了使用蒸馏直接偏好优化（dDPO）用于小模型的方法。二代Zephyr，MT-Bench平均得分升高至7.34。在AlpacaEval上，Zephyr的胜率为90.6%，优于ChatGPT。
用户反馈，Zephyr的热烈好评
在接收到这个新闻的网友们中，对Zephyr的好评如潮。一项评分显示，Zephyr-7b-beta的Elo评分已经飙升至很高的水平，甚至超过了13B的模型。许多人纷纷表示，Zephyr的表现超出了他们的预期，他们对Zephyr给予了一致的好评。
实力背书，Zephyr的高级RAG表现
Llama Index（此前名为GPT Index）的联合创始人兼CEO Jerry Liu也对Zephyr进行了测试。他发现，Zephyr是目前唯一一个在高级RAG/agentic任务上表现良好的开源7B模型。数据也显示，Zephyr在高级RAG任务上的效果可以和GPT-3.5、Claude 2相抗衡。
研发成本，Zephyr的经济性
最后，我想特别提到的是，Zephyr的训练成本。按照研究团队的说法，微调这个模型只需要500美元，也就是在16个A100上跑8小时。这样的成本效益，无疑让Zephyr在AI模型的竞争中占据了更大的优势。
总的来说，Zephyr-7B的出现，无疑为AI领域带来了一场革新。