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2024-05-26 01:29:19 来源：新华社

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llama3自上个月发布以来，被称为社区最强的开源模型。由于缺乏中文能力，开源社区出现了一些基于llama3优化中文的微调模型，以弥补这一不足。

这些微调模型大多采用以下几种方式 2 条路线：

1、中文语料 sft。

2、中文语料增训 sft。

与通过中文基准评估模型的性能不同，我们希望测量不同场景下模型的实际性能，看看llama3中文后模型的能力，以提高模型应用的效率。

如何测量模型？

以下模型项目将于5月20日至5月24日开放，供您实际测试(开放地址:https://sota.jiqizhixin.com/xt-terminal）。

项目名称。	微调技术方法。	项目地址。
chinese-llama-alpaca-3。	v1版本（pt sft，基于非instruct版训练)：在原llama-3-8b的基础上，使用约120gb的大规模语料进行增量中文训练，并使用高质量的指令数据进行精调。 v2版本（sft，基于instruct版训练)：metaaa直接使用500万条指令数据-llama-精调3-8b-instruct。	https://sota.jiqizhixin.com/project/chinese-llama-alpaca-3。
llama3-chinese。	sft版:在llama3-8b的基础上，使用高质量的170k llama3模型的多轮中文对话数据进行训练和微调。 dpo版:通过加强学习，对齐原多语言instruct版的中文偏好，喜欢说中文和emoji，不损害原instruct版的模型能力。	https://sota.jiqizhixin.com/project/llama3-chinese。
llama3-chinese-chat。	基于meta-llama-3-8b-instruct模型专门通过orpo算法对中文进行微调聊天模型，在角色扮演、函数调用和数学方面表现出色。	https://sota.jiqizhixin.com/project/llama3-chinese-chat。
unichat-llama3-chinese。	以meta-llama-基于3-8b，增加中文数据进行训练，实现llama3模型的高质量中文问答，支持8k、28k上下文。	https://sota.jiqizhixin.com/project/unichat-llama3-chinese。