文章转载来源：Model进化论
作者：FlagAlpha
来源：Llama中文社区
图片来源：由无界 AI生成
导语
7月31日，Llama中文社区率先完成了国内首个真正意义上的中文版Llama2-13B大模型，从模型底层实现了Llama2中文能力的大幅优化和提升。毋庸置疑，中文版Llama2一经发布将开启国内大模型新时代！
Llama2是当前全球范围内最强的开源大模型，但其中文能力亟待提升
作为AI领域最强大的开源大模型，Llama2基于2万亿token数据预训练，并在100万人类标记数据上微调得到对话模型。在包括推理、编程、对话和知识测试等许多基准测试中效果显著优于MPT、Falcon以及第一代LLaMA等开源大语言模型，也第一次媲美商用GPT-3.5，在一众开源模型中独树一帜。
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原版Llama2的中文能力较弱。
我们对于一些中文问题进行提问，发现大多数情况下Llama2都不能以中文回答，或者以中英文混杂的形式回答问题。因此，需要基于大规模中文数据对Llama2进行优化，使Llama2具备更好的中文能力。
为此国内顶尖高校大模型博士团队创办了Llama中文社区，开启了Llama2中文大模型训练征程。
Llama中文社区是国内最领先的开源大模型中文社区，Github达到 4.7k star，由清华、交大以及浙大博士团队领衔，汇聚了60+AI领域高级工程师以及各行业2000+顶级人才。
社区链接：
https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese
社区历程：
不是微调！而是基于200B中文语料从头训练！
Llama中文社区是国内首个完成真正意义上的中文版13B Llama2模型：Llama2-Chinese-13B，从模型底层实现了Llama2中文能力的大幅优化和提升。
Llama2的中文化可以采用大致两种路线：
1. 基于已有的中文指令数据集，对预训练模型进行指令微调，使得基座模型能够对齐中文问答能力。这种路线的优势在于成本较低，指令微调数据量小，需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。
但缺点也显而易见，微调只能激发基座模型已有的中文能力，但由于Llama2的中文训练数据本身较少，所以能够激发的能力也有限，治标不治本，从根本上增强Llama2模型的中文能力还是需要从预训练做起。
2. 基于大规模中文语料进行预训练。这种路线的缺点在于成本高！不仅需要大规模高质量的中文数据，也需要大规模的算力资源。但是优点也显而易见，就是能从模型底层优化中文能力，真正达到治本的效果，从内核为大模型注入强大的中文能力！
为了从内核实现一个彻底的中文大模型，我们选择了第二条路线！我们汇集了一批高质量的中文语料数据集，从预训练开始优化Llama2大模型。部分预训练数据数据如下：
首期 Llama2-Chinese-13B 模型的预训练数据包含 200B token，未来，我们将持续不断地迭代更新 Llama2-Chinese，逐步将预训练数据提升到1T token。除此以外，我们也将逐步开放70B模型的中文预训练版本，敬请期待！
我们从通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能等不同方面提问大模型，得到了令人满意的效果！
部分效果展示如下：
通用知识
语言理解
创作能力
逻辑推理
代码编程
工作技能
来源：Model进化论
发布人：暖色
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