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该模型使用llama-13b，使用UltraChat数据集进行指令微调，约140万多轮对话数据。仅需一张显卡即可完成训练。
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firefly-llama-13b在🤗Hugging Face的Open LLM榜单上进行了客观的评测。
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在榜单上，firefly-llama-13b取得了不错的效果，比vicuna-13b-1.1略高0.2分，比llama-2-13b-chat略低0.5分，比vicuna-13b-v1.3略低0.6分。从评测分数来看，firefly-llama-13b与vicuna-13b、llama-2-13b-chat的水平非常接近😎。
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| 模型 | Average | ARC | HellaSwag | MMLU | TruthfulQA (MC) |
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|--------------------------------------------------------------------------------|-------|----------------------|------------|------------|------|
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| 9 |
+
| Llama-2-70b-chat-hf | 66.8 | 64.6 | 85.9 | 63.9 | 52.8 |
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| 10 |
+
| vicuna-13b-v1.3 | 60 | 54.6 | 80.4 | 52.9 | 52.1 |
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| 11 |
+
| Llama-2-13b-chat-hf | 59.9 | 59 | 81.9 | 54.6 | 44.1 |
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| 12 |
+
| firefly-llama-13b |59.4 | 59 | 79.7 | 49.1 | 49.6 |
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| 13 |
+
| vicuna-13b-1.1 | 59.2 | 52.7 | 80.1 |51.9 | 52.1 |
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| 14 |
+
| guanaco-13B-HF | 59.1 | 57.8 | 83.8 |48.3 | 46.7|
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值得注意的是，vicuna-13b模型采用的是全量参数微调，对训练资源的要求十分高。而firefly-llama-13b采用的则是QLoRA微调，最少仅需16G显存，即可对13B的模型进行微调。
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详细介绍见文章：[Firefly单卡复刻Vicuna-13B，Open LLM榜单🤗略高0.2分](https://mp.weixin.qq.com/s/QG2YMo_QxaxS_Rr2yJrIeA)
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更多详情见[Firefly项目](https://github.com/yangjianxin1/Firefly)
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[Open LLM排行榜](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)
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