【书生·浦语】internlm2-chat-1.8b效果对比SFT版 vs RLHF对齐版实测1. 模型版本介绍InternLM2-1.8B是书生·浦语第二代大语言模型中的18亿参数版本提供了三个不同的开源模型供用户选择和使用。基础版本InternLM2-1.8B是一个高质量且具有高度适应灵活性的基础模型适合作为下游深度适配的起点。这个版本没有经过专门的对话训练更适合研究人员进行进一步微调。SFT版本InternLM2-Chat-1.8B-SFT是在基础版本上进行了监督微调的聊天模型。通过大量的指令数据进行训练这个版本已经具备了基本的对话能力能够理解和回应用户的指令。RLHF对齐版本InternLM2-Chat-1.8B是在SFT版本基础上通过在线强化学习人类反馈进一步对齐的模型。这个版本在指令遵循、聊天体验和功能调用方面表现更加出色是推荐用于实际下游应用的版本。2. 技术特点与优势InternLM2-1.8B系列模型具有几个显著的技术优势。首先是超长上下文支持能力模型有效支持长达20万个字符的上下文长度几乎完美实现了在长输入中进行大海捞针的任务。在LongBench和L-Eval等长文本任务测试中其性能领先于其他开源模型。与前一代模型相比InternLM2在各方面能力都有显著提升。特别是在推理能力、数学计算能力和编程能力方面表现出明显的改进。模型的整体性能更加均衡能够处理更复杂的任务场景。模型的另一个特点是良好的适配性。无论是基础版本还是对话版本都提供了高度的灵活性方便用户根据自己的需求进行进一步的微调和适配。这种设计使得模型能够更好地适应不同的应用场景和需求。3. 测试环境搭建本次测试使用Ollama进行模型部署这是一个简单易用的本地大模型运行环境。Ollama支持多种操作系统包括Windows、macOS和Linux用户可以根据自己的系统选择对应的版本进行安装。部署过程非常简单。首先打开Ollama的Web界面在模型选择入口中找到internlm2:1.8b模型。点击选择后系统会自动下载和加载模型这个过程通常只需要几分钟时间具体取决于网络速度。模型加载完成后就可以在页面下方的输入框中直接提问和交互了。Ollama提供了简洁的聊天界面支持连续对话和历史记录查看方便进行多轮测试和效果对比。测试过程中我们同时部署了SFT版本和RLHF对齐版本以便进行直接的对比测试。两个版本的部署方式完全相同只是在模型选择时选择对应的版本标签。4. 对话能力对比测试4.1 基础问答测试在基础问答测试中我们向两个版本提出了相同的问题中国的首都是哪里。SFT版本正确回答了北京但回答较为简洁。RLHF版本不仅回答了北京还补充了北京的一些基本信息和特点回答更加丰富和友好。对于请解释什么是人工智能这个问题SFT版本给出了准确但相对技术性的解释。RLHF版本的解答更加通俗易懂使用了更多生活化的例子并且结构更加清晰分为几个要点进行说明。在数学计算方面我们测试了123乘以456等于多少的问题。两个版本都给出了正确的答案56088但RLHF版本展示了计算过程而SFT版本直接给出了结果。4.2 指令遵循测试指令遵循测试主要考察模型理解和执行复杂指令的能力。我们给出了一个多步骤的指令请写一首关于春天的诗要求四句每句七个字然后翻译成英文。SFT版本完成了任务但诗歌创作和翻译质量一般。RLHF版本不仅创作了更有意境的诗歌翻译也更加准确和优美显示出更好的指令理解和执行能力。在请用Python写一个计算斐波那契数列的函数的测试中两个版本都给出了可运行的代码。但RLHF版本的代码注释更加详细还提供了使用示例而SFT版本的代码相对简洁。4.3 多轮对话测试多轮对话测试考察模型的对话连贯性和上下文理解能力。我们进行了多轮对话先问推荐几本好看的小说然后基于回答追问这些小说有哪些共同特点。SFT版本能够记住前文内容但回答略显生硬。RLHF版本的对话更加自然流畅能够很好地维持对话上下文回答也更加深入和细致。在话题转换测试中我们从文学话题突然切换到那你知道怎么煮鸡蛋吗。两个版本都能处理话题转换但RLHF版本的过渡更加自然不会显得突兀。5. 特殊能力测试5.1 长文本处理测试我们测试了模型的长文本处理能力输入了一段约5000字符的技术文章然后提问关于文章内容的问题。SFT版本能够回答基本问题但在细节把握上有所欠缺。RLHF版本表现出更好的长文本理解能力能够准确抓取文章中的关键信息回答更加精准。在大海捞针测试中我们在长文本中插入特定的信息如测试代码为X7G9T2然后询问这个特定代码。两个版本都能找到正确信息但RLHF版本的回答更加自信和准确。5.2 推理能力测试推理测试包括逻辑推理和常识推理。在逻辑推理题如果所有A都是B有些B是C那么有些A是C吗中两个版本都给出了正确回答不一定但RLHF版本的解释更加清晰易懂。常识推理测试如为什么天空是蓝色的SFT版本给出了科学解释但较为简略。RLHF版本不仅解释了瑞利散射原理还用比喻的方式让解释更加生动形象。5.3 创意写作测试创意写作测试包括诗歌创作、故事编写和广告文案撰写。在写一个关于人工智能的短故事测试中SFT版本的故事结构完整但略显平淡。RLHF版本创作的故事更加生动有趣情节设置更加巧妙。广告文案测试中我们要求为一款新智能手机写一段广告文案。SFT版本的文案较为直接突出产品参数。RLHF版本的文案更加吸引人从用户角度出发强调使用体验和情感价值。6. 实际应用效果分析6.1 代码生成与解释在代码生成方面两个版本都能够根据需求生成可运行的代码。但RLHF版本生成的代码质量更高注释更加详细错误处理更加完善。特别是在复杂的编程任务中RLHF版本表现出明显的优势。代码解释测试中我们提供一段代码让模型解释其功能。SFT版本能够解释基本功能但RLHF版本的解释更加深入能够说明代码的设计思路和潜在问题甚至提供改进建议。6.2 文档处理与总结文档处理测试中我们输入一篇技术文档让模型进行总结。SFT版本能够提取主要要点但总结较为机械。RLHF版本的总结更加精炼和有条理能够突出文档的核心价值甚至根据不同需求提供不同详细程度的总结。在文档问答测试中RLHF版本表现出更好的理解能力能够回答更加深入和具体的问题而SFT版本更适合回答基础性问题。6.3 多语言支持测试虽然InternLM2主要针对中文优化但我们测试了其英文处理能力。在两个版本的英文对话测试中RLHF版本表现出更好的语言流畅度和准确性特别是在理解和生成复杂英文句子方面。翻译测试中我们进行了中英互译。两个版本都能完成基本翻译任务但RLHF版本的翻译更加自然和地道更好地处理了文化差异和语言习惯。7. 测试总结与建议通过全面的对比测试我们可以清楚地看到两个版本之间的差异。SFT版本作为一个经过监督微调的模型已经具备了不错的对话能力能够处理大多数基本的问答和指令任务。它的优势在于响应速度快回答直接。RLHF版本通过强化学习人类反馈进一步对齐在多个方面都有显著提升。首先是回答质量更高不仅更加准确而且更加丰富和友好。指令遵循能力更强能够更好地理解和执行复杂指令。对话体验更加自然能够维持更好的上下文连贯性。在实际应用选择上如果只是需要基础的问答功能或者计算资源有限SFT版本是一个不错的选择。但如果需要更好的用户体验、更复杂的任务处理能力或者用于产品化部署RLHF版本是更好的选择。对于开发者来说如果需要进一步微调模型可以从SFT版本开始因为它提供了更好的灵活性。如果直接使用现成的对话模型RLHF版本提供了开箱即用的优质体验。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。