写在前面

之前更新过两期关于中文羊驼模型的效果体验：

【类ChatGPT】本地CPU部署中文羊驼大模型LLaMA和Alpaca_nlpstarter的博客-CSDN博客

【类ChatGPT】中文羊驼大模型Alpaca-13B体验_nlpstarter的博客-CSDN博客

实际这段期间，这个项目还有持续不断更新，今天正好有时间可以和大家分享一下体验效果。

项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

比拼模型

之前这个项目最好的模型是Alpaca-Plus-13B，使用了120G语料做了预训练，指令精调阶段用了大概400万的数据。这个项目还最新推出了33B版本的模型（但不是plus版），基本已经快达到我的电脑能承受的最大限制了。

今天就以这两个模型为例做一些PK，正好也能看看是训练数据量更多效果更好，还是模型规模更大会更好。

• Alpaca-Plus-13B：120G预训练，400万指令精调
• Alpaca-33B：20G预训练，400万指令精调

评测中，13B版本使用的是Q8量化版，33B用的是Q4量化版，虽然对33B不太公平但我的机器也只能跑这个量化级别了，再高就不出字了。运行还是用的是llama.cpp这个工具。

测试开始！

还是问一下关于温室效应的问题

Plus-13B：

33B：

小结：Plus-13B 相比我之前测试的7B和13B都有显著的提升，内容更加丰富了，回复长度也有所增长。33B的回答比较简练，内容长度上不占优，看来还是需要用更多数据训练才行，希望后续也能有plus版。

数学问题：骑7个猴

Plus-13B：

33B：

小结：33B的完胜Plus-13B，可能模型量级对于这种数值计算和推理类的有较大优势吧。Plus-13B的虽然也能答对部分内容，但对问题的理解还不算透彻。

如何制作宫保鸡丁？

Plus-13B：

 33B：

小结：两个都比之前的7b/13b效果好，至少不会出现猪肉了。Plus-13b多了个青椒，但我印象中宫保鸡丁好像没有这个材料？33B的回复也差不多，口味方面少了甜味？

写一封信

Plus-13B：

33B：

 小结：Plus-13B占优一些，内容详实。可能33B吃了训练数据少的亏，写的内容不是特别生动。

代码方面

Plus-13B:

 33B：

 小结：33B显著胜出，以下是GPT-4作为裁判的点评结果，可以看到33B有一些小瑕疵，但整体上没有大问题。

角色扮演

Plus-13B：

 33B：

小结：两个回答都比较好，可能Plus-13B的更好一点，因为回复长度会更长一些，不过事实性方面其实没有太大的差别。

总结

Plus-13B相比之前的7B/13B已经有显著性能提升了，尤其是在生成类的任务上内容更加详实。33B的优缺点比较明显，优点是代码能力和数值计算方面确实比之前高出一截，但是在文本生成类的任务上效果略低于plus-13B。不过33B是基础版，这么比可能有点不讲武德，哈哈。这样其实就比较期待后续plus-33b的效果了，生成类任务的效果应该会有一个提升。

整体而言，两者优缺点都比较明显，主要看使用场景和资源限制了。33B的4比特量化模型也得将近20G，可能一般机器也带不起来，量力而行吧。