OpenChat-3.5-7B ：在各种基准测试上超越ChatGPT
OpenChat使用了C-RLFT（一种受离线强化学习启发的策略）进行微调。
它能通过分析已有的对话数据和反馈来改进模型的表现。还可以从错误中学习。
测试了下，虽然只有7B大小，确实效果和GPT不分上下。
牛P的是它能在24GB RAM的消费级GPU上运行。
OpenChat还提供了一个Web UI界面，方便用户与模型进行交互。
性能和评估：
在实际应用中，OpenChat展示了优异的性能。它在多个基准测试中表现出色，特别是在遵循指令和泛化能力方面，超越了其他同类的开源语言模型。
在基准测试方面，OpenChat-3.5的7B模型在多个测试中的平均得分为61.6，超过了ChatGPT（March版本）的61.5。
在于X.AI 330 亿参数的Grok的比拼中OpenChat-3.5-7B
OpenChat工作原理：
1、预训练语言模型：OpenChat的核心是一个大型的预训练语言模型。这些模型通过分析和学习大量的文本数据，掌握了语言的结构、语法和语义。这使得OpenChat能够理解用户的输入，并生成流畅、连贯的回应。
2、微调方法（C-RLFT）：OpenChat采用了一种名为条件化强化学习微调（Conditioned-RLFT, C-RLFT）的方法。这种方法特别适用于处理混合质量的数据。在传统的微调方法中，所有的训练数据都被视为同等重要，这可能导致模型在处理质量不一的数据时效果不佳。C-RLFT通过将不同数据源视为不同的奖励标签，使模型能够更有效地从这些数据中学习。
3、类条件策略学习：在C-RLFT中，OpenChat学习了一个类条件策略，这意味着它可以根据输入数据的类型（例如，不同的数据源或质量）来调整其响应。这种策略使得OpenChat在处理各种不同类型的输入时更加灵活和有效。
4、单阶段监督学习：OpenChat使用了一种单阶段的监督学习方法。这种方法不依赖于传统的强化学习技术，而是通过最大化奖励并减少与参考策略之间的差异来优化模型。这种方法提高了学习效率，并有助于减少训练过程中的错误。
详细：https://huggingface.co/openchat/openchat_3.5
GitHub：https://github.com/imoneoi/openchat
论文：https://arxiv.org/pdf/2309.11235.pdf
在线体验：openchat.team
