弥补中文短板，社区Llama3汉化微调版效果如何？
Llama3自上个月发布以来，被称为社区最强开源模型。由于中文能力欠缺，为了弥补这一短板，开源社区已经出现了多个基于Llama3进行中文优化的微调模型。
这些微调模型大多采用了以下 2 条路线：
1、中文语料+SFT
2、中文语料+增训+SFT
和通过中文基准来评估模型的性能不同，我们想和大家一起来实测模型在不同场景下的实际表现，来看Llama3汉化后模型的能力，以提高模型被应用的效率。
我们要怎么测模型？
我们将会在5月20~5月24日开放以下模型项目供大家实际测试（开放地址：https://sota.jiqizhixin.com/xt-terminal）。
项目名称 | 微调技术方法 | 项目地址 |
Chinese-LLaMA-Alpaca-3 |
| https://sota.jiqizhixin.com/project/chinese-llama-alpaca-3 |
Llama3-Chinese |
| https://sota.jiqizhixin.com/project/llama3-chinese |
llama3-chinese-chat |
| https://sota.jiqizhixin.com/project/llama3-chinese-chat |
Unichat-llama3-Chinese |
| https://sota.jiqizhixin.com/project/unichat-llama3-chinese |
一起实测不同场景下模型能力的具体表现：
常识推理
代码助手
物理公式证明
参与实测，能够获得什么？
2、中文 Llama3 汉化后是否会有损原来 Llama3 的能力？如果有损的话该如何解决？
3、和行业搞大模型开发的朋友，交流大模型开发所支持的工具链生态（推理加速、微调框架），以及延伸应用开发情况。
这周三（晚19:00-20:00）我们还邀请到了 Llama3-chinese 项目发起人和我们分享：使用DPO微调 Llama3 模型的全链路实践。
👉欢迎扫码加入我们的实测社群~以及预约直播，一起来实测、聊模型微调细节~
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