FlagEval 2月榜｜新增多个MoE模型及InternLM2系列模型评测结果

MoE 模型评测

为了构建更强大的语言模型，模型的参数规模和复杂度不断增加，导致计算成本持续攀升，对大模型的应用落地造成了阻碍。为了解决这一问题，Mixture-of-Experts（MoE）架构被应用到大语言模型上。简言之，MoE架构是将多个模型（称为“专家 / Experts”）通过“门控网络”结合在一起，选择最合适的“专家”来处理输入，从而减少计算量，有效地提高大模型的推理效率，同时保证较好的性能。

本期FlagEval大语言模型榜单评测了4个 MoE 模型：

• Mixtral-8x7B系列基座模型及SFT模型：由有着“欧洲OpenAI”之称的创业公司 Mistral AI 发布，是首个在多项评测基准上超越Llama2-70B的MoE模型，开启大模型MoE实践新风向，同时也催生了一系列MoE模型“百花齐放”。

• SOLARC-MOE-10.7Bx6：由韩国Markr AI团队基于Upstage AI团队发布的SOLAR系列开源模型打造，SOLAR模型曾在Hugging Face OpenLLM leaderboard上排名第一。

• DeepSeek-MoE-16B-base：由国内深度求索&幻方量化团队发布，该团队在近期陆续发布了DeepSeek-67B、DeepSeek-7B系列模型。

评测结果如下：

1. 基座模型

• Mixtral-8x7B-v0.1中英文客观评测准确率为 69.2%，接近 Qwen-14B。具体而言，英文客观评测准确率为76.8%，优于ChatGLM3-6B，略弱于 Llama-2-70B；中文客观评测准确率为65.4%，接近Yi-6B-200K。

• 由深度求索&幻方量化发布的DeepSeek-MoE-16B-base整体准确率（45.6%）弱于DeepSeek-7B（54.4%）。

2. SFT 模型 

Mixtral-8x7B-instruct-v0.1、SOLARC-MOE-10.7Bx6，从中英客观评测结果来看，两个模型客观评测准确率分别为69.2%、66.6%，排名中上游，大致与InternLM2-7B-chat、InternLM2-20B-chat相当。

更多模型评测结果详见FlagEval官网：flageval.baai.ac.cn（复制链接到浏览器或点击“阅读原文”）

FlagEval 大语言模型 2月榜单

除上文提到的 MoE模型之外，本期榜单新增 InternLM2 基座模型及 SFT模型评测：

1. 准确性指标：

• InternLM2-20B 基座模型表现亮眼，综合准确率达到 74.6%，与 Qwen-72B 相当；对话模型 InternLM2-20B-chat 客观+主观准确率 68.2%。

• InternLM2-7B基座模型在 10B以下参数级模型中，排名第二，仅次于 ChatGLM3-6B-base；对话模型 InternLM2-chat-7B 在同参数级模型中排名第一，客观+主观综合准确率 64.7%。

2. 鲁棒性指标：

InternLM2 系列模型在扰动前后的准确率差值基本小于 5%，说明模型对指令的理解和跟随能力较强。

详细评测数据见 flageval.baai.ac.cn

基座模型 Base Model

有监督微调模型 SFT Model

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