微软刚开源就删库的WizardLM-2：MT-Bench 榜单评测超越GPT-4，7B追平Qwen1.5-32B

本文主要是介绍微软刚开源就删库的WizardLM-2：MT-Bench 榜单评测超越GPT-4，7B追平Qwen1.5-32B，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

微软最近发布的WizardLM-2大型语言模型因其先进的技术规格和短暂的开源后突然撤回，引起了科技界的广泛关注。WizardLM-2包括三个不同规模的模型，分别是8x22B、70B和7B，均展现了在多语言处理、复杂对话、推理和代理任务上的卓越能力。

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模型性能和架构

WizardLM-2系列模型在多个基准测试中表现出色。其中，7B版本在基准任务上与Qwen1.5-32B相当；70B版本超过了同类的GPT-4-0613；最高规格的8x22B版本则在MT-Bench上取得了9.12的高分，超越了所有现有的GPT-4版本。这些成绩彰显了微软在模型优化和多任务处理技术上的领先地位。

独特的训练方法

WizardLM-2的训练方法体现了多个创新点：

加权抽样和数据预处理：微软通过分析数据源中不同属性的分布情况，并通过加权抽样调整训练数据中各属性的权重，使得最终的数据集更符合实际应用场景的需要。
渐进式学习：与传统的全量数据训练不同，微软采用渐进式学习方法，通过逐步增加训练数据的复杂性，使模型能在较少的数据中学到更有效的信息。
Evol Lab和AI Align AI：这一框架允许多个最先进的语言模型相互教学和改进。Evol-Instruct和Evol-Answer的方法使模型能自动生成高质量的指令并优化响应。

训练阶段的详细创新

Evol-Instruct和Evol-Answer：这两种方法通过重新设计和评估指令生成过程，增强了模型生成指令的质量和响应的相关性。
监督学习与强化学习的结合使用：通过结合使用监督学习和强化学习，微软优化了模型的学习过程。特别是，通过Stage-DPO和RLEIF技术，模型能在离线和在线环境下进行更为精确的学习和优化。