中文LLaMA-2刷榜，开源可商用千元预算，效果媲美主流大模型

在人工智能领域，有一款新的中文语言模型崭露头角，名为Colossal-LLaMA-2。这款模型经过了长达15小时的训练，仅使用数千元的算力，却在性能上超越了同级别的中文模型，而且它是开源的，可商用。这引发了开源社区的热情，并拓展了大型模型在各种应用中的可能性。

然而，构建一款从头开始训练的大型模型成本颇高，有人戏称需要花费数千万美元才能达到这一水平，这让许多企业和开发者望而却步。那么，如何以更低的成本来实现自己的大型模型呢？

性能表现方面，Colossal-LLaMA-2在常见的中英文评测榜单上都表现出色，尤其是在英文MMLU榜单中，它在低成本增量预训练下表现突出，克服了灾难性遗忘的问题，在7B规模的模型中脱颖而出。在中文榜单中，它的表现远超其他基于LLaMA-2的中文汉化模型，与原始LLaMA-2相比，中文能力有了质的飞跃。

Colossal-AI团队为了更全面地评估模型的性能，不仅仅依赖于量化指标，还进行了人工评估，包括对训练过程中的损失记录的分析。令人惊讶的是，他们仅仅使用了约85B个token和数千元的算力成本就取得了如此令人瞩目的效果，而市面上的大型模型通常需要数万亿个token的训练成本。

与原始的LLaMA-2相比，Colossal-LLaMA-2不仅在中文能力上有了显著提升，还进一步提升了其英文能力，使其能够与开源社区中的同规模预训练模型媲美。

Colossal-AI团队秉承开源原则，完全开源了他们的训练流程、代码和权重，并提供了一个全面的评估框架ColossalEval，以实现低成本的可复现性。

这一方案不仅可以轻松应用于各种垂类领域，还可以用于从头开始训练大型模型的低成本构建，为AI领域的创新提供了更多可能性。

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