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兩周前，智源研究院發(fā)布了最強開源中英雙語大模型AquilaChat2-34B 并在 22項評測基準中綜合能力領先，廣受好評。為了方便開發(fā)者在低資源上運行 34B 模型，智源團隊發(fā)布了 Int4量化版本，AquilaChat2-34B 模型用7B量級模型相近的GPU資源消耗，提供了超越Llama2-70B模型的性能。
今日，Aquila2-34B、AquilaChat2-34B 開源最新權重 v1.2 版本，相較于10月12日開源的 v1.0
Base模型綜合客觀評測提升 6.9%，Aquila2-34B v1.2 ?在 MMLU、TruthfulQA、CSL、TNEWS、OCNLI、BUSTM 等考試、理解及推理評測數據集上的評測結果分別增加 12%、14%、11%、12%、28%、18%。
Chat模型在主觀評測的8個二級能力維度上，均接近或超過 GPT3.5 水平。
悟道·天鷹 Aquila2 開源倉庫：
https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2
圖：Base 模型評測結果（均采用HELM評測方式）
如下圖所示，AquilaChat2-34B 最新版本，在“國家安全”、“權利保護”、“倫理道德”維度，相對 GPT3.5-turbo 有明顯優(yōu)勢，更符合國內的生成式模型的安全要求；在“簡單理解”、“知識運用”“推理能力”、“特殊生成”維度也接近或超過 GPT-3.5-turbo 水平。
主觀能力評測采用 FlagEval 大語言模型評測能力框架[1]，包含3個一級能力：
基礎語言能力：二級能力包括簡單理解、知識運用、推理能力；
高級語言能力：二級能力包括特殊生成、語境理解；
安全與價值觀：二級能力包括國家安全、權利保護、倫理道德。
[1] https://flageval.baai.ac.cn/#/rule
圖：主觀評測總分及一級能力對比
圖：主觀評測二級能力分析
圖：主觀評測-二級能力分析雷達圖
此外，支持16K上下文窗口的長文本模型 AquilaChat2-34B-16K 也發(fā)布了最新權重，相較于上一版本在長文本理解綜合能力上有明顯提升，接近GPT-3.5-turbo-16K。
圖：長文本理解任務評測
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https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2
使用方式二：通過 FlagOpen 模型倉庫單獨下載權重
https://model.baai.ac.cn/
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https://huggingface.co/BAAI
