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弥补中文短板，社区Llama3汉化微调版效果如何？
文章摘要
Llama3自发布以来，社区为弥补其在中文能力上的不足，推出了多个中文优化的微调模型。这些模型主要采用中文语料结合SFT（Supervised Fine-Tuning）或增训加SFT的方法进行优化。为了评估这些汉化后模型的实际表现，计划在5月20日至24日开放一系列模型项目供大家测试。测试项目包括Chinese-LLaMA-Alpaca-3、Llama3-Chinese、llama3-chinese-chat和Unichat-llama3-Chinese等，每个项目都采用了不同的微调技术方法，旨在提高模型在中文场景下的应用效率。
测试将涵盖常识推理、代码助手、物理公式证明等多个场景，参与者可以通过加入实测社群，了解这些模型在文本创意生成、角色扮演、工具调用和代码等任务中的表现。此外，参与者还可以探讨中文Llama3汉化后对原模型能力的影响以及解决方案，并与行业专家交流大模型开发的工具链生态和应用开发情况。
本周三晚19:00-20:00，Llama3-chinese项目发起人将分享使用DPO微调Llama3模型的全链路实践经验。感兴趣的朋友可以通过扫码加入实测社群并预约直播，共同探讨模型微调的细节。
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原文作者: 机器之心
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