大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！
背景介绍对于语言理解和聊天对话生成等各种应用场景，我们面临着如何不偏好任何标识，同时从混合质量的数据中进行学习的问题。传统的大型语言模型常常需要全程监督，在缺乏高质量标签的数据上可塑性并不高。虽然有一些预训练语言模型可供选择，但在聊天机器人等应用上的表现仍有待提升。
今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 imoneoi/openchat，该项目在 GitHub 有超过 3.4k Star，用一句话介绍该项目就是：“OpenChat: Advancing Open-source Language Models with Imperfect Data”。
项目介绍OpenChat 是一款借鉴了离线强化学习策略的开源语言模型库。即使以 7B 的模型在消费级显卡（如 RTX 3090）上运行，OpenChat 的性能也可与 ChatGPT 持平。该项目的目标是开发出一款高性能、适合商业应用的开源大型语言模型，目前已经对此进行了多次优化和迭代。OpenChat 的模型学习的数据源包括各种质量的数据，能够有效处理和解决混合质量学习的问题。
以下是 OpenChat 与 ChatGPT、Grok 的对比数据：
如何使用可以通过 Github 下载 OpenChat 项目代码，按照 readme 的说明完成安装。另一方面，用户能够直接通过模型链接 https://huggingface.co/openchat/ 在线使用 OpenChat 的各个版本的模型。计算各种评测的代码的运行如下：
# 在此仓库的基础目录运行以下命令python -m ochat.evaluation.run_eval --condition "GPT4 Correct" --model openchat/openchat_3.5python ochat/evaluation/view_results.py
项目推介OpenChat 是一款活跃的开源项目，作者积极推出更新版模型和优化策略。OpenChat 的模型性能达到甚至超越了同类型的大型商业模型。OpenChat 的 7B 模型在 MT-bench 上的评分达到了 7.81，超过了 70B 的模型。此外，OpenChat 也发布了自己的论文 "OpenChat: Advancing Open-source Language Models with Mixed-Quality Data"，详细介绍了其开发设计理念和具体实现。因此，对于需要在语言理解、对话生成等领域应用的开发者和研究人员来说，OpenChat 是一款极具价值且表现优秀的开源项目。
以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：
更多项目详情请查看如下链接。
开源项目地址：https://github.com/imoneoi/openchat
开源项目作者：imoneoi
以下是参与项目建设的所有成员：
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