这篇报告详尽地回顾了自ChatGPT发布一年以来，各种声称与ChatGPT相当或更优的开源大语言模型在各种任务上的表现！
报告整合了各种评估基准，分析了开源LLMs与ChatGPT在不同任务上的比较。

包括一般能力、代理能力、逻辑推理能力、长文本建模能力、特定应用能力（如问答、总结）、以及可信赖性（如幻觉、安全性）。

结论先行：综合能力，ChatGPT，依然，遥遥领先！以下是报告简要总结： 

1、一般能力：

基准测试：

包括MT-Bench（多轮对话和指令遵循能力测试），AlpacaEval（测试模型遵循一般用户指令的能力），Open LLM Leaderboard（评估LLMs在多种推理和通用知识任务上的表现）。

模型性能：

•Llama-2-70B-chat 在 AlpacaEval 中达到了 92.66% 的胜率，超过了 GPT-3.5-turbo。

•WizardLM-70B 在 MT-Bench 上得分为 7.71，但低于 GPT-4（8.99）和 GPT-3.5-turbo（7.94）。

•Zephyr-7B 在 AlpacaEval 中的胜率为 90.60%，在 MT-Bench 上得分为 7.34。•GodziLLa2-70B 在 Open LLM Leaderboard 上的得分为 67.01%，而 Yi-34B 得分为 68.68%。•GPT-4 保持最高表现，胜率为 95.28%

2、代理能力：

基准测试：包括工具使用（API-Bank、ToolBench）、自我调试（InterCode-Bash、MINT-HumanEval），遵循自然语言反馈（MINT），和环境探索（ALFWorld、WebArena）。模型性能：Lemur-70B-chat 在 ALFWorld、IC-CTF 和 WebArena 环境测试中表现优于 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4

3、逻辑推理能力：

基准测试：包括GSM8K（数学问题解决）、MATH（竞赛数学问题）、TheoremQA（应用定理解决科学问题）、HumanEval（编程问题）等。模型性能：•WizardCoder 在 HumanEval 上比 GPT-3.5-turbo 高出 19.1% 的绝对改进。•WizardMath 在 GSM8K 上比 GPT-3.5-turbo 有 42.9% 的绝对改进

4、应用特定能力：

基准测试：包括查询聚焦摘要（AQualMuse、QMSum等）和开放式问答（SQuAD、NewsQA等）。模型性能：InstructRetro在NQ、TriviaQA、SQuAD 2.0和DROP上比GPT-3有7-10%的改进。

5、医学领域应用：

基准测试：包括心理健康分析（IMHI）和放射学报告生成（OpenI、MIMIC-CXR）。模型性能：•MentalLlama-chat-13B 在 IMHI 训练集上微调后，其表现超过了 ChatGPT 在 9 个任务中的 9 个。•Radiology-Llama-2 在 MIMIC-CXR 和 OpenI 数据集上大幅超过了 ChatGPT 和 GPT-4

6、可信赖性：

基准测试：包括TruthfulQA、FactualityPrompts、HaluEval等，用于评估LLMs的真实性和安全性。模型性能：•不同的方法和模型（如 Platypus、Chain-of-Verification、Chain-of-Knowledge 等）在减少幻觉和提高安全性方面取得了进步 •例如Platypus在TruthfulQA上比GPT-3.5-turbo表现出约20%的改进。
在这份调查中，我们对在ChatGPT发布一周年之际在各个任务领域超越或迎头赶上ChatGPT的高性能开源LLM进行了系统性回顾。此外，我们提供了关于开源LLM的见解、分析和潜在问题。我们相信这份调查将为开源LLM领域提供有前途的方向，并激发进一步的研究和发展，有助于缩小它们与付费对手之间的差距。