Baichuan-7B LLaMA-Vicuna-13B 和 Baichuan-Vicuna-7B 的对比评测数据（由GPT4打分，供大家参考）

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Questions

首先，分别感谢百川团队以及baichuan-vicuna-7b的工作。考虑到大家可能对于经过SFT后的模型性能感兴趣(#37 )，在此分享一下使用 FastChat 的评估集由 GPT4 进行打分后的 Baichuan Vicuna 7b的评测结果：

https://baichuan-vicuna-eval.pleisto.app/

考虑到 baichuan-vicuna-7b 主要是用 ShareGPT 数据集做的训练，中文数据占比相对较小，因此直接拿 FastChat 的英文评估集进行评测，并和同样基于 ShareGPT数据集训练的 LLaMA Vicuna 13B 进行横向对比，可能是比较有实际意义的。

由GPT4生成的评测总结如下：

根据提供的评分数据，我们可以对两个LLM模型baichuan-vicuna-7b和llama-vicuna-13b进行详细分析。首先，我们将分别计算每个任务的平均分，然后对模型进行总体评价。

写作任务：

baichuan-vicuna-7b：(9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 8 + 7 + 9 + 7 + 8) / 10 = 8.5 llama-vicuna-13b：(8.5 + 9 + 9 + 10 + 9 + 9 + 9 + 9 + 8 + 9) / 10 = 9.05

角色扮演任务：

baichuan-vicuna-7b：(8 + 5 + 4 + 9 + 9 + 8 + 8 + 8 + 8 + 8) / 10 = 7.5 llama-vicuna-13b：(9 + 10 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9) / 10 = 9.1

常识知识：

baichuan-vicuna-7b：(9 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9) / 10 = 8.9 llama-vicuna-13b：(8.5 + 9 + 9 + 8.5 + 9 + 8.5 + 8.5 + 10 + 8.5 + 9) / 10 = 8.85

费米问题：

baichuan-vicuna-7b：(5 + 4 + 5 + 4 + 7 + 2 + 6 + 5 + 4 + 6) / 10 = 4.8 llama-vicuna-13b：(8 + 8 + 7 + 9 + 9 + 8 + 8 + 8 + 7 + 8) / 10 = 8

反常识问题：

baichuan-vicuna-7b：(4 + 9 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 8 + 6 + 8) / 10 = 7.7 llama-vicuna-13b：(8 + 9 + 9 + 9 + 9.5 + 8.5 + 9 + 9 + 9 + 9) / 10 = 8.9

编程：

baichuan-vicuna-7b：(4 + 3 + 7.5 + 3 + 4 + 4 + 5) / 7 = 4.36 llama-vicuna-13b：(2 + 2 + 6.5 + 5 + 5 + 2 + 6) / 7 = 4

数学：

baichuan-vicuna-7b：(2 + 4 + 4) / 3 = 3.33 llama-vicuna-13b：(4 + 5 + 2) / 3 = 3.67

一般性开放问答：

baichuan-vicuna-7b：(9 + 8 + 6 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9) / 10 = 8.7 llama-vicuna-13b：(8.5 + 9 + 8 + 9 + 9 + 8.5 + 9 + 8.5 + 7 + 10) / 10 = 8.65

专业知识：

baichuan-vicuna-7b：(9 + 9 + 7 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9) / 10 = 8.5 llama-vicuna-13b：(8.5 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 8 + 8.5 + 9.5) / 10 = 8.85

根据以上计算得出的平均分，我们可以看到，在10个任务中，llama-vicuna-13b在7个任务上的表现优于baichuan-vicuna-7b（写作任务、角色扮演任务、费米问题、反常识问题、编程、数学和专业知识），而baichuan-vicuna-7b在3个任务上的表现优于llama-vicuna-13b（常识知识、一般性开放问答和编程任务）。

总的来说，llama-vicuna-13b的表现更优，因为其在更多任务中的平均得分高于baichuan-vicuna-7b。然而，根据提供的数据，我们也可以看出，两个模型在某些任务上的表现相当接近，例如常识知识、一般性开放问答和专业知识。llama-vicuna-13b在费米问题、反常识问题和角色扮演任务上的表现显著优于baichuan-vicuna-7b，而baichuan-vicuna-7b在编程任务上的表现略优于llama-vicuna-13b。

考虑到baichuan-vicuna-7b（7B参数）和llama-vicuna-13b（13B参数）之间的参数量差异，我们需要重新评估它们的性能。一般来说，参数量较大的模型在性能上可能更好，但同时计算资源消耗也更高，因此在实际应用中需要权衡。

由于在上述10个任务中，模型B在7个任务上的表现优于baichuan-vicuna-7b，而baichuan-vicuna-7b在3个任务上的表现优于llama-vicuna-13b。尽管llama-vicuna-13b在多数任务中表现较好，但在某些任务上，如常识知识、一般性开放问答和编程任务，两者的表现相差不大。这意味着在这些任务中，baichuan-vicuna-7b在性价比方面可能更具优势。

对于不同的应用场景，我们可以根据以下建议选择合适的模型：

如果计算资源充足，且需要在各个任务上都获得较好的性能，可以选择参数量较大的模型B。

如果计算资源有限，或者需要在特定任务（如常识知识、一般性开放问答和编程任务）上优化性价比，可以考虑选择参数量较小的baichuan-vicuna-7b。

对于费米问题、反常识问题和角色扮演任务等，llama-vicuna-13b具有明显优势，因此在这些任务上可以优先考虑llama-vicuna-13b。

总之，在考虑参数量差异后，我们可以得出结论：模型B在性能上优于baichuan-vicuna-7b，但计算资源消耗也更高。在实际应用中，根据任务需求和计算资源限制，可以在baichuan-vicuna-7b和llama-vicuna-13b之间进行权衡。