2023年4月4日，来自加州大学圣迭戈分校、中山大学和微软亚研的研究者提出了Baize，该模型是让ChatGPT 自我对话，批量生成高质量多轮对话数据集，利用该数据集对LLaMA进行微调得到的（目前版本还没有RLHF）
关于Baize的详细介绍可以参考：https://mp.weixin.qq.com/s/zxElGfclNbBwTuDG4Qrxnw
-
论文题目：Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on Self-Chat Data
-
论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.01196
-
Github：https://github.com/project-baize/baize/blob/main/README.md
-
在线 Demo：https://huggingface.co/spaces/project-baize/baize-lora-7B
之前对LLM模型进行了相关的体验对比，感兴趣的可以阅读如下列表：
下面使用Huggingface的在线demo进行体验，并且与谷歌Bard进行对比：
Note：体验的Prompt来自谷歌Bard_VS_百度文心一言
下面从ChatGLM-6B的六大方面进行测试对比
自我认知
Bard
文心一言
Baize-7B
结论：上述三个模型都有基本的自我认知
提纲写作
Bard
文心一言
Baize-7B
结论：Bard和文心一言给出了大纲的列表；而Baize-7B做了简单介绍，最后列出了NLP的相关任务；Baize-7B明显不如Bard和文心一言
文案写作
Bard
文心一言
Baize-7B
结论：Bard和文心一言都生成了一段文案，而Baize-7B只是把关键词split出来了；在生成新闻方面Baize-7B也弱于Bard和文心一言，并没有生成10个新闻，而是6个
邮件写作助手
Bard
文心一言
Baize-7B
结论：Baize-7B生成的邮件内容较短
信息抽取
Bard
文心一言
Baize-7B
结论：Bard的表现是最好的，提取信息最全，其他两个模型只提取了部分信息
角色扮演
Bard
文心一言
Baize-7B
结论：角色扮演方面Bard表现较好，而文心一言和Baize-7B几乎没有这样的能力
评论比较
Bard
文心一言
Baize-7B
结论：文心一言拒绝回答这样的问题，而Bard和Baize-7B都给出了自己的看法；
旅游向导
Bard
文心一言
Baize-7B
结论：在旅游推荐方面，上述三个模型都给出了答案，但是Baize-7B的答案没有换行，缺少条例性