Chinese-Vicuna是一款基于LLaMA架构的中文指令跟随模型，采用低秩适应技术进行微调，旨在低资源环境中实现经济高效的部署。该模型在翻译、代码生成和领域特定问答等任务中表现优异，为中文大语言模型应用提供了多功能基础。

该文汇总了多个中文大语言模型成果：PIXIU包含金融LLM FinMA及基准；KwaiYiiMath提升数学推理；Baichuan 2多语言表现优异；XuanYuan 2.0面向中文金融；ACLUE评估古汉语理解；ChatLaw优化法律领域；GAOKAO-Benchmark以高考题评估模型；KwaiAgents引入信息获取代理；ZhuJiu提供多维中文基准；LLaMA与Alpaca增强中文语义理解。

该文综述多个中文大语言模型评估基准：GAOKAO-Benchmark以高考题零样本测试模型，ChatGPT客观题表现优异；另有QG-Bench、SuperCLUE、M3KE、CUGE、AGIBench、CG-Eval、CGCE、CGoDial等，覆盖问答生成、多学科多任务、开放偏好、生成质量与目标导向对话，揭示模型不足并指明改进方向。