作者： 新智元 来源： 新智元

** ** **新智元报道 **

来源：CLUE中文语言理解测评基准

编辑：好困 桃子

【新智元导读】 70亿参数模型发布后短短26天，百川智能便开源了号称最强的中英文130亿参数模型——Baichuan-13B。那么真实性能到底如何？最近，SuperCLUE团队把它拉出来溜了溜。

目前为止，中文社区已经陆续发布了大量的开源模型，主要集中在6B-13B之间。

百川智能团队继6月发布了7B预训练底座模型后，前段时间又最新开源了支持商用的13B模型（包括预训练底座模型Baichuan-13B-Base和chat对齐模型Baichuan-13B-Chat）。

项目地址：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B

那么，百川开源的这个模型相对于其他国内外有代表性的模型表现如何？

比如，与ChatGPT3.5有多大差距；与国内代表性的开源模型相比是什么水平；在一些比较受关注的能力上，如生成与创作、逻辑推理、代码生成，表现如何……

对此，SuperCLUE团队基于SuperCLUE-Open测评基准，也就是在开放式的问题并结合多轮对话能力的测试，用1200道题对Baichuan-13B-Chat进行了测评。

话不多说，先看成绩！

结论

1. 目前是中文百亿参数最好的模型吗？ ****

目前认为对于同等量级开源模型 ，在SuperCLUE开放式多轮测评上Baichuan-13B-Chat是最好的开源模型。

2. 与ChatGPT3.5接近了吗？ ****

与ChatGPT3.5比较，在SuperCLUE开放式多轮测评的常见任务中，如生成与创作、角色扮演、上下文对话、知识与百科，效果与ChatGPT3.5及Claude基础版相比是接近的（详见定量分析），但在复杂任务上，如代码生成、数学计算、逻辑与推理，还存在比较大的进步空间。

以下是团队从定量和定性两个角度对模型进行的测评分析。

定量分析

SuperCLUE-Open（开放式多轮测评） ****

注：评估的基线模型为gpt-3.5-turbo，gpt-3.5-turbo的胜和率为理论值。

计算方法 ****

针对一个特定问题，利用超级模型作为评判官，被评估的模型相对于基线模型（如gpt-3.5）的胜、平局或失败的个数；胜和率，是模型的胜率加上平局率之和，即(win+tie)/(win+tie+loss)。win，即胜，tie即平，loss即负。

详细评测方法可访问：首测生成、多轮对话能力！SuperCLUE-Open中文大模型开放域测评基准发布

在SuperCLUE开放式多轮基准中，Baichuan-13B-Chat具有非常不错的效果。在与国际代表性的模型对战中，有65.28%的胜和率，即只有约1/3的概率是负。

在当前的生成问题与多轮评测基准中，相对于gpt-3.5、Claude基础版已经基本接近，相对于国内的百亿级开源模型，Baichuan-13B-Chat具有很大的领先性（超过了20点以上）。

SuperCLUE-Open（开放式多轮测评）十大能力：以Baichuan-13B-Chat为例

在SuperCLUE开放式多轮测评基准的十大能力评估中，该模型在多个能力上具有较好的表现（以胜和率为指标），部分任务有比较大的改进空间。

1. 表现出色的能力 ****

• 生成与创作能力（91.67%）

• 上下文对话能力（78.33%）

• 角色扮演能力（91.67%）

• 闲聊能力（88.33%）

• 安全能力（81.67%）

在上面的5个能力上，接近或达到80%的成绩。在知识与百科上，即在知识储备方面的能力，虽然是绝对分数不是很高，但是相对于其他模型，已经是非常不错的表现。

2. 表现不足的能力 ****

可能是模型参数规模较小，在代码、计算方面相对表现较弱。代码生成能力在该基准中，只有25%的胜和率（胜利和平局的概率），计算能力方面只有35.71%的胜和率。

团队也在github项目中发现了代码问题的issue，https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B/issues/18

定性分析

1. 基础能力的例子 ****

1）生成与创作

给定一个话题、一个课题、一个写作任务来创作一段文字对于LLMs而言是相对比较容易的任务。对此，百川能够很好的输出一段流畅、易读的文字，且有较长的生成长度。

同时，在各种生成任务上，拒绝回答的情况较少。比如在下面这个示例中，gpt-3.5-turbo拒绝了正面回答相关问题，而百川则良好的完成了任务。

2）语义理解与抽取

在遵循用户指令，以恰当的格式完成下游任务的方面上百川有不错的表现。

百川往往能够正确理解用户的需求，并且以恰当的格式输出回答，比如说抽取用户输入中的特定字段并且以json的格式返回。

在以下示例中，百川精准的给出了指令指出的字段，并且使用合适的格式返回了答案。

而gpt-3.5-turbo虽然也完成了任务，但是返回了一点多余的内容，这在实际的下游场景中可能会对编程造成一定的麻烦。

2. 上下文能力的例子 ****

在两轮对话的测试中，百川展现了不错的上下文能力。在如下示例中：

回答第一个问题时，百川和gpt-3.5-turbo都提供了详细的、实用的建议来帮助用户应对焦虑。他们的答案都包含了寻找焦虑的原因、尝试放松技巧、保持健康的生活方式和寻求专业帮助等建议。

然而，在回答第二个问题时，gpt-3.5-turbo坦诚地表示，作为一个人工智能，它没有亲身经历，因此无法提供包含个人经历的答案。

相反，百川创造性地构建了一个假设的个人经历，尽管这并不真实，但它确实满足了用户的需求，使答案更具人性化和共鸣。

因此，考虑到第二个问题的回答，团队认为百川的表现更加出色，因为它更好地遵循了用户的指示，提供了一个包含「医生」的亲身经历的答案，尽管这是一个假设的情况。

3. 复杂任务（逻辑推理、代码生成、思维链路等）的例子 ****

1）代码生成

相对来说，百川的代码能力有一定的不足，具体可以体现在：生成不正确的代码、使用场景考虑不全等问题上。

比如在示例中，用户明确地要求了将整数逆转，然而百川仅仅考虑了将列表中所有元素逆转的实现，而并没有实现仅逆转整数的功能。

与之相反，gpt-3.5-turbo则面面俱到地完成了任务，成功的实现了只逆转整数。

2）逻辑推理与计算

逻辑推理与计算也是百川相对不足的方面，在许多问题上百川逻辑思维可能存在不足，无法给出正确答案。

可以看到，在示例中，百川并没有能够正确给出答案。

不可否认的是，逻辑推理与计算对于任何大语言模型来说都是一大难点与痛点，即使是对于gpt4而言，稍难的题目就难以给出正确答案。

评估的不足和局限性

1. 它是一个自动化的模型能力测评，没有人类的主观因素；虽然加州伯克利大学/斯坦福大学的相关研究表明（见延伸阅读），自动化测评具有与人类评估的高度一致性（相关系数0.8-0.9），但进一步的分析还可以包括人类对模型的评估。

2. 评估的能力主要是基于SuperCLUE的十大基础能力，即使具有较高的代表性，但并不能保证覆盖了所有能力的评估。

3. 当前各个大模型厂商在快速迭代中，虽然团队报告的数字是最新的（7月中旬），但各个厂商的快速迭代可能会导致后续相对表现的进一步变化。

4. 在本文中，团队没有测试一些其他但有用的维度。比如，没有测试模型的性能问题（推理速度），也还没有测试模型的支持的有效的输入长度。后续可能会进行专门的测试。

参考资料：

SuperCLUE-Open：中文通用大模型开放式与多轮测评基准（7月）https://www.cluebenchmarks.com/superclue_open.html

SuperCLUE-Open的GitHub地址：

https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE-Open

Baichuan-13B的GitHub地址：

https://github.com/Baichuan-inc/Baichuan-13B

Baichuan-13B的HuggingFace地址：

https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat

https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base

Baichuan-13B的魔搭社区ModelScope地址：https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat

https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base

LMSYS文章：Chatbot Arena Leaderboard Week 8: Introducing MT-Bench and Vicuna-33B

相关项目：Alpaca_Eval: A validated automatic evaluator for instruction-following language models

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123