写在前面

大家好，我是刘聪NLP。

Llama3.1模型已经开源，在这短短几天之内，也是出现了一些Llama3.1汉化的repo，开源社区也是相当的卷。

主要是Llama3.1没有关注中文，虽然是多语言，但主要针对英语、法语、德语、印地语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语和泰语。

虽然让Llama3.1系列模型用中文回答时，也可以正常回答，但仍然有中英文混合现象，并且词表是真没中文呀，中文场景下解码效率会比较低。

咋说呢？反正也给中文大模型更多机会吧，开源社区也有更多事情可以做。

对Llama3.1进行中文增强，当然还是那几步：扩充中文词表、中文数据continue-pretrain、中文sft。

下面先简单过一下Llama3.1的一些介绍和效果，再给大家分享一些已经开源的Chinese-Llama3.1项目。

Llama3.1介绍和效果

前几天关于Llama3.1的介绍其实一大堆了，我就不过的介绍了，可以看我之前分享的两篇文章Llama3.1系列模型正式开源，最大405B，闭源模型的统治时代将迎来结束？和浅谈Llama3.1，从结构、训练过程、影响到数据合成。

对于Llama3.1的系列模型，现在很多平台都已经支持，如果本地没有资源部署，可以从这些平台上测试。下面的测试截图均来自Hugging Chat测试结果。

HF：https://huggingface.co/chat/

虽然Llama3.1-405B模型榜单效果有很秀，但是9.9和9.11谁的大也是一本正经的的胡说八道。

不过确实是Tokenizer的问题，

其实对于个人来说比较奇怪，之前一些模型其实都强调过，数字内容按照每个单独数字切割，不知道为啥Llama3.1没有采用该策略。

反正GPT4也是一样，

下面两个弱智吧的问题，考考Llama3.1（405B）,

• 石油也是油，为啥没人用它来炒菜？

• 如果把脏话都说出来了，那么嘴是不是就干净了

• 为什么孙悟空是中国猴子却叫美猴王，不应该叫中猴王吗

• 下雨天关节疼 那我骗它是晴天不就不会疼了

整体来说，还是比较不错的，可以理解其中的含义，不过如果不强调中文回答，总是出现中英混杂的情况。

个人觉得，如果是公开、简单的中文任务，Llama3.1还是可以直接使用的，但如果是比较领域、具化的场景，可能效果不会很好。

本人在自己的一个中文分类场景上，比较过Qwen2-7B、ChatGLM3-6B和Llama3.1-8B的效果，无论是否SFT，Llama3.1-8B在中文上的效果都要比另外两个差。

PS：个人数据结果，不是绝对，可以自行尝试，同时也欢迎留言讨论。

Chinese-Llama3.1模型

下面放几个已经开源权重的Chinese-Llama3.1，这才两天，后面会越来越多，现在还有一些repo在占坑。

• shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat
• shenzhi-wang/Llama3.1-70B-Chinese-Chat
• haijian06/Llama3.1-Chinese-Chat
• shareAI/llama3.1-8b-instruct-dpo-zh

但现在还是已SFT为主，在等等会有更多Chinese-Llama3.1系列模型出现，毕竟之前Chinese-Llama3已经有很多模型啦。

骗Star的机会又来啦！！！

写在最后

Llama3.1系列模型的开源意义真是蛮大的，405B证明开源也能追该上闭源，虽然Mistral新开源的123B模型狙击了Llama3.1-405B，但只能说开源真实原来越好了。

但是从真实使用角度来说，还是8B、70B的模型作用更直接，毕竟很多大模型真正落地上线的规模也就8B，要不然并发起来真耗不起。

那么有一个不成熟的想法，是否更大的开源模型利于哪些搞大模型AI平台的厂商，因为自己有一套infra优化机制，专注推理，又有卡，为更多企业提供服务。而小模型才是企业可以自己玩耍的，服务器不用推太多，开源推理框架就够用了。

最后，小扎的格局要打开呀，Mistral-123B都支持中文呦！