LLaMA基准系列—WizardLM
WizardLM 是一个基于 LLaMA 进行深度优化的 指令微调(Instruction-Tuning) 模型。与 Alpaca 不同,WizardLM 采用进阶指令微调(Evol-Instruct) 方法,使模型具备更强的推理能力和更复杂的对话能力。本篇文章将介绍 WizardLM 的 核心技术、性能对比、使用方式,并提供代码示例,帮助大家快速上手。
1. WizardLM 诞生背景
随着 LLaMA 系列模型的流行,开源社区涌现了大量 指令微调模型,如 Alpaca、Vicuna、Mistral 7B 等。然而,这些模型的 指令理解能力仍有提升空间,特别是在 复杂推理、长文本生成和多轮对话 方面。
WizardLM 由 Microsoft 研究团队提出,采用 Evol-Instruct(进化指令微调) 技术,使 LLaMA 能够逐步学习更复杂的指令,从而提升整体推理能力。
WizardLM 的核心特性
- 基于 LLaMA 7B/13B 训练,具备更强的对话理解能力。
- 进阶指令微调(Evol-Instruct),让模型在多轮对话和复杂推理上表现更优。
- 训练数据远超 Alpaca,使模型能够处理更具挑战性的任务。
- 适用于代码生成、数学推理、知识问答等任务。
2. WizardLM 的技术关键
2.1 Evol-Instruct 进化指令微调
传统的指令微调(如 Alpaca)直接使用 GPT-4 生成指令数据,而 WizardLM 采用了一种更先进的方式——进化指令微调(Evol-Instruct),主要包括以下步骤:
- 生成基础指令数据(如 Alpaca 使用的 52K 指令)。
- 利用 GPT-4 进行进化增强,让指令从简单到复杂逐步演变。
- 训练 Wizar

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