LLaMA v.s. Falcon = 63.64 v.s. 49.08。評估結(jié)果表明，LLaMA 并未被「碾壓」。

作為開源模型界的扛把子，LLaMA 一直備受矚目。

這是一組由 Meta 開源的大型語言模型，共有 7B、13B、33B、65B 四種版本。其中，LLaMA-13B 在大多數(shù)數(shù)據(jù)集上超過了 GPT-3（175B），LLaMA-65B 達(dá)到了和 Chinchilla-70B、PaLM-540B 相當(dāng)?shù)乃健?/p>

自 2 月份發(fā)布以來，開源社區(qū)一直在 LLaMA 的基礎(chǔ)上進(jìn)行二創(chuàng)，先后推出了 Alpaca、Vicuna 等多個「羊駝」大模型，生物學(xué)羊駝屬的英文單詞都快被用光了。

不過，也有人對 LLaMA 發(fā)起了挑戰(zhàn)。5 月底，阿聯(lián)酋阿布扎比的技術(shù)創(chuàng)新研究所（TII）開源了一個 400 億參數(shù)的因果解碼器模型「Falcon-40B」，該模型在 RefinedWeb 的 1 萬億個 token 上進(jìn)行了訓(xùn)練，并使用精選數(shù)據(jù)集增強。剛一發(fā)布，「Falcon-40B」就沖上了 Huggingface 的 OpenLLM 排行榜首位，「碾壓」了參數(shù)規(guī)模 1.5 倍的「LLaMA-65B」，也優(yōu)于 MPT、RedPajama 和 StableLM 等開源大模型。

后來，F(xiàn)alcon-40B Instruct 版本占據(jù)了排行榜首位，F(xiàn)alcon-40B 則退到了第三，而 LLaMA-65B 已經(jīng)掉到了第六位。

不過，仔細(xì)看過數(shù)據(jù)之后，圍觀者產(chǎn)生了疑問：為什么在 HuggingFace 的 Open LLM 排行榜上，LLaMA-65B 的 MMLU 這項分?jǐn)?shù)是 48.8，明顯低于官方數(shù)據(jù) 63.4？

HuggingFace 的 Open LLM 排行榜。地址：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard

LLaMA 論文中的 MMLU 數(shù)據(jù)。MMLU 是 Massive Multitask Language Understanding 的縮寫，是一個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，旨在通過僅在零樣本和少樣本設(shè)置下評估模型來衡量預(yù)訓(xùn)練期間獲取的知識。它由一系列學(xué)術(shù)科目中類似考試的問題組成，用于測試模型對于世界理解的能力。

還有人表示，在測 Falcon-40B 時，他們也復(fù)現(xiàn)不了排行榜上的分?jǐn)?shù)。

面對這樣的爭議，Karpathy 等大牛選擇了謹(jǐn)慎觀望。

愛丁堡大學(xué)博士生符堯等則選擇自己測一遍。

簡而言之，他們在 Chain-of-thought Hub 上重新寫了開源的 LLaMA eval 代碼，然后在同樣的設(shè)定下，用官方 prompt，fp16，HF 默認(rèn)代碼，公平比較了 Falcon 和 LLaMA 在 MMLU 上的表現(xiàn)。

「沒有花哨的 prompt 工程和解碼，一切都是在默認(rèn)設(shè)置下進(jìn)行的。」符堯在推文中寫道。

6 月 8 日，他們公布了第一批結(jié)果：LLaMA 65B 的 MMLU 得分為 61.4，比較接近官方數(shù)字（63.4），明顯高于其 Open LLM Leaderboard 分?jǐn)?shù) 48.8，且遠(yuǎn)高于 Falcon-40B 的 Leaderboard 分?jǐn)?shù) 52.7。

初步來看，「你大爺還是你大爺」。不過，這還不是 LLaMA 65B 的真實實力。在 6 月 10 日凌晨公布的第二波結(jié)果中，符堯解釋說，他們在第一波測評中發(fā)現(xiàn)了一個「long prompt」引起的 bug，這個 bug 導(dǎo)致 LLaMA 在高中歐洲歷史和高中美國歷史上得到 0 分。在修復(fù)了這個 bug 后，LLaMA 得分變成了 63.64，與論文中報道的數(shù)字基本相同。

公平起見，使用相同的腳本，他們也測出了 Falcon-40B 的得分：49.08，低于 Leaderboard 分?jǐn)?shù) 52.7，只比 LLaMA 13B 好一點。

由此，這次所謂的「碾壓」事件徹底反轉(zhuǎn)。

符堯團(tuán)隊的這一嘗試也吸引了 HuggingFace 研究科學(xué)家 Nathan Lambert 的注意，后者決定重寫 Open LLM Leaderboard 的代碼。

不過，符堯?qū)ｉT指出，他們不打算在 LLaMA 和 Falcon 之間挑起戰(zhàn)爭：「兩者都是偉大的開源模型，并為該領(lǐng)域做出了重大貢獻(xiàn)！Falcon 還具有更簡單的許可證優(yōu)勢，這也賦予了它強大的潛力！」

為了方便大家檢查代碼和開源結(jié)果，符堯公布了相關(guān)地址：https://github.com/FranxYao/chain-of-thought-hub/tree/main/MMLU

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