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ColossalChat

基础大模型

ColossalChat

发布时间: 2023-03-29更新于: 2023-05-20浏览量: 573
在线体验GitHubHugging Face对比
模型参数
130亿
上下文长度
2K
多语言支持
暂无数据
推理能力
暂无数据

ColossalChat 是由 HPC-AI Tech 发布的 AI 模型,发布时间为 2023-03-29,定位为 基础大模型,参数规模约为 130亿,上下文长度为 2K。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

ColossalChat

模型基本信息

推理过程
暂无数据
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
2K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
基础大模型
输入/输出模态
暂无数据
发布时间
2023-03-29
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
130亿 / 不适用
知识截止
暂无数据
ColossalChat

开源和体验地址

代码开源状态
暂无数据
预训练权重开源
暂无数据
Hugging Face
暂无
在线体验
暂无
ColossalChat

官方介绍与博客

ColossalChat

API接口信息

接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
ColossalChat

发布机构

ColossalChat

模型解读

ColossalChat是HPC-AI Tech开源的一个聊天机器人大模型,其基础模型来自于Meta开源的LLaMA(LLaMA模型卡信息: https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/LLaMA )。

ColossalChat的主要特点如下:

  • 有一个在线演示的网站,完全免费且不需要注册
  • 训练代码完全开源,且是全球第一个公开RLHF训练代码的模型,包括70亿参数和130亿参数预训练结果
  • 开源了一个10.4万条中英文数据
  • 仅需要4GB的GPU显存即可运行4-bit量化的70亿参数模型

从上述描述可知道,ColossalChat主打就是一个开源,几乎所有的内容都是开源的。就性能方面来说,ColossalChat只需要不到100亿个参数就能达到中英文双语水平,通过在大语言模型基础上进行RLHF微调,达到与ChatGPT和GPT-3.5相当的效果。下图是官方的一个案例:

可以看到,效果还是很好的。我也去官方网站测试了一下,回答的速度和结果都还是不错的。

目前,ColossalChat可以完成的任务非常丰富,包括:

生成任务方面

写邮件

补全代码

写正则表达式

用Latex写公式

写作文

创作Markdown表格

问答任务

如何玩某种游戏

旅游建议

介绍物理知识

介绍化学知识

介绍经济知识

从上面的介绍看,ColossalChat的能力很强。

同样都是来自于MetaAI的LLaMA模型的微调,官方也解释了ColossalChat与斯坦福大学Alpaca(Alpaca模型卡信息: https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/stanford-alpaca )的差异。

现有的开源解决方案只能被视为RLHF(从人类反馈中强化学习)第一阶段的监督微调模型,后续的对齐和微调阶段不执行。此外,Alpaca的训练数据集仅限于英语,这在一定程度上限制了模型的性能。

然而,ChatGPT和GPT-4令人印象深刻的效果是由于在训练过程中引入了RLHF,这增加了生成内容与人类价值的一致性。

ColossalChat基于LLaMA模型,是第一个包含完整的RLHF流程复制类ChatGPT模型的实用开源项目,也是最接近ChatGPT原有技术路线的项目!

在线演示地址: https://chat.colossalai.org/

基础模型

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