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中文Alpaca-7B/13B量化版本输出示例

为了快速评测相关模型的实际表现，本项目在给定相同的prompt的情况下，在一些常见任务上对比测试了本项目的中文Alpaca-7B和中文Alpaca-13B的效果。生成回复具有随机性，受解码超参、随机种子等因素影响。以下相关评测并非绝对严谨，测试结果仅供晾晒参考，欢迎自行体验。

说明：

• 以下分数应视为paired score，也就是说分数是一个相对值，而不是绝对值，是两个系统相比较得到的结果
• 基于以上说明，分数之间的大小关系有一些参考价值，而分数的绝对值没有太大参考价值
• 除多轮任务之外，所有任务均基于单轮回复进行打分（不包含任何对话历史）
• 每个样例运行2-3次，人工选取最好的一组交给机器评分以降低随机性带来的偏差

⚠️ 以下测试结果均基于4-bit量化模型，理论效果比非量化版本差一些。

测试任务	详细样例	样例数	中文Alpaca-7B	中文Alpaca-13B
💯总平均分	-	160	49	👍🏻71
知识问答	QA.md	20	53	👍🏻77
开放式问答	OQA.md	20	64	👍🏻73
数值计算、推理	REASONING.md	20	23	👍🏻50
诗词、文学、哲学	LITERATURE.md	20	31	👍🏻54
音乐、体育、娱乐	ENTERTAINMENT.md	20	36	👍🏻65
写信、写文章	GENERATION.md	15	65	👍🏻78
文本翻译	TRANSLATION.md	15	63	👍🏻79
多轮交互	DIALOGUE.md	10	80	👍🏻83
代码编程	CODE.md	10	27	👍🏻49
伦理、拒答	ETHICS.md	10	50	👍🏻100

运行参数

测试中使用了统一的解码参数（可能并不适合所有任务）：

./main -m zh-alpaca-models/7B/ggml-model-q4_0.bin --color -f ./prompts/alpaca.txt -ins \
  -b 24 -c 2048 -n 512 -t 6 \
  --temp 0.2 --top_k 40 --top_p 0.9 \
  --repeat_penalty 1.3

打分方式

• 一共10组任务，每组任务满分100分；每组任务10-20个样例，每个样例满分10分
• 样例的得分之和规整到100分区间作为该模型在该任务上的得分
• 使用GPT-4和ChatGPT（GPT-3.5）对两个系统的输出进行打分（10分制），模板如下：

The followings are two ChatGPT-like systems' outputs. Please rate an overall score on a ten point scale for each and give explanations to justify your scores.

Prompt:
<prompt-input>

System1:
<system1-output>

System2:
<system2-output>

注：优先使用GPT-4打分。由于GPT-4的交互次数限制，一部分打分由ChatGPT进行。