baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文权威benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。
- 原始数据包括开源的中英文数据和自行抓取的中文互联网数据，以及部分高质量知识性数据，总量超过10T。
- 参考相关数据工作，频率和质量是数据处理环节重点考虑的两个维度。 我们基于启发式规则和质量模型打分，对原始数据集进行篇章和句子粒度的过滤。在全量数据上，利用局部敏感哈希方法，对篇章和句子粒度做滤重。
整体流程如下所示：
- 经过不断的调整和多轮测试，最终确认了一个在下游任务上表现最好的中英文配比。
- 我们使用了一个基于自动学习的数据权重策略，对不同类别的数据进行配比。
我们参考学术界方案使用SentencePiece中的byte pair encoding (BPE)作为分词算法，并且进行了以下的优化
- 目前大部分开源模型主要基于英文优化，因此对中文语料存在效率较低的问题。我们使用2000万条以中英为主的多语言语料训练分词模型，显著提升对于中文的压缩率
- 对于数学领域，我们参考了LLaMA和Galactica中的方案，对数字的每一位单独分开，避免出现数字不一致的问题，对于提升数学能力有重要帮助
- 对于罕见字词（如特殊符号等），支持UTF-8-characters的byte编码，因此做到未知字词的全覆盖。
- 我们分析了不同分词器对语料的压缩率，如下表，可见我们的分词器明显优于LLaMA, Falcon等开源模型，并且对比其他中文分词器在压缩率相当的情况下，训练和推理效率更高。
| Model | baichuan-7B | LLaMA | Falcon | MPT-7B | ChatGLM | moss-moon-003 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Compress Rate | 0.737 | 1.312 | 1.049 | 1.206 | 0.631 | 0.659 |
| Vocab Size | 64000 | 32000 | 65024 | 50254 | 130344 | 106029 |
整体模型基于标准的Transformer结构，我们采用了和LLaMA一样的模型设计
- 位置编码：rotary-embedding 是现阶段被大多模型采用的位置编码方案，具有更好的外延效果。虽然训练过程中最大长度为4096，但是实际测试中模型可以很好的扩展到5000个tokens上，如下图：
- 激活层：SwiGLU,Feedforward变化为(8/3)倍的隐含层大小，即11008
- Layer-Normalization: 基于RMSNorm 的Pre-Normalization
我们在原本的LLaMA框架上进行诸多修改以提升训练时的吞吐，具体包括：
- 算子优化技术：采用更高效算子，如Flash-attention，NVIDIA apex的RMSNorm等。
- 算子切分技术：将部分计算算子进行切分，减小内存峰值。
- 混合精度技术：降低在不损失模型精度的情况下加速计算过程。
- 训练容灾技术：训练平台和训练框架联合优化，IaaS+PaaS实现分钟级的故障定位和任务恢复。
- 通信优化技术，具体包括：
- 采用拓扑感知的集合通信算法，避免网络拥塞问题，提高通信效率。
- 根据卡数自适应设置bucket size，提高带宽利用率。
- 根据模型和集群环境，调优通信原语的触发时机，从而将计算和通信重叠。
基于上述的几个优化技术，我们在千卡A800机器上达到了7B模型182Tflops的吞吐，GPU峰值算力利用率高达58.3% 。
最终的loss如下图：
CEval数据集是一个全面的中文基础模型评测数据集，涵盖了52个学科和四个难度的级别。我们使用该数据集的dev集作为few-shot的来源，在test集上进行了5-shot测试。
先修改evaluate_zh.py中的OPENMODEL_PATH和CEVAL_DATA_PATH两个值，分别是模型（文件夹）存放的路径和CEval数据集的路径。再执行下面的脚本。
shot=5 # few-shot
gpu=0 # 显卡id
split=test # 评估测试集
model_id=baichuan-7b # 待评估的模型
task=ceval # 任务名称：ceval
echo gpu_idx-${gpu}-${model_id}_${task}_${split}_${shot}-shot
nohup python evaluate_zh.py --gpu_idx ${gpu} --model_id ${model_id} --task ${task} --shot ${shot} --split ${split} --show_detail > ${model_id}_${task}_${split}_${shot}-shot_record.txt 2>&1 &| Model 5-shot | Average | Avg(Hard) | STEM | Social Sciences | Humanities | Others |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4 | 68.7 | 54.9 | 67.1 | 77.6 | 64.5 | 67.8 |
| ChatGPT | 54.4 | 41.4 | 52.9 | 61.8 | 50.9 | 53.6 |
| Claude-v1.3 | 54.2 | 39.0 | 51.9 | 61.7 | 52.1 | 53.7 |
| Claude-instant-v1.0 | 45.9 | 35.5 | 43.1 | 53.8 | 44.2 | 45.4 |
| moss-moon-003-base (16b) | 27.4 | 24.5 | 27.0 | 29.1 | 27.2 | 26.9 |
| Ziya-LLaMA-13B-Pretrain | 30.2 | 22.7 | 27.7 | 34.4 | 32.0 | 28.9 |
| LLaMA-7B-hf | 27.1 | 25.9 | 27.1 | 26.8 | 27.9 | 26.3 |
| chatGLM-6B | 34.5 | 23.1 | 30.4 | 39.6 | 37.4 | 34.5 |
| falcon-7B | 25.8 | 24.3 | 25.8 | 26.0 | 25.8 | 25.6 |
| Open-LLaMA-V2-pretrain (7B) | 24.0 | 22.5 | 23.1 | 25.3 | 25.2 | 23.2 |
| tigerbot-7B-base | 25.7 | 27.0 | 27.3 | 24.7 | 23.4 | 26.1 |
| Aquila-7B* | 25.5 | 25.2 | 25.6 | 24.6 | 25.2 | 26.6 |
| bloom-7B | 22.8 | 20.2 | 21.8 | 23.3 | 23.9 | 23.3 |
| bloomz-7B | 35.7 | 25.8 | 31.3 | 43.5 | 36.6 | 35.6 |
| baichuan-7B | 42.8 | 31.5 | 38.2 | 52.0 | 46.2 | 39.3 |
Gaokao 是一个以**高考题作为评测大语言模型能力的数据集，用以评估模型的语言能力和逻辑推理能力。 我们只保留了其中的单项选择题，随机划分后对所有模型进行统一5-shot测试。
以下是测试的结果。
| Model | Average |
|---|---|
| Open-LLaMA-V2-pretrain | 21.41 |
| Ziya-LLaMA-13B-Pretrain | 23.17 |
| falcon-7B | 23.98 |
| tigerbot-7B-base | 25.94 |
| LLaMA-7B | 27.81 |
| chatGLM-6B | 21.41 |
| bloom-7B | 26.96 |
| bloomz-7B | 28.72 |
| Aquila-7B* | 24.39 |
| baichuan-7B | 36.24 |
AGIEval 旨在评估模型的认知和解决问题相关的任务中的一般能力。 我们只保留了其中的四选一单项选择题，随机划分后对所有模型进行了统一5-shot测试。
| Model | Average |
|---|---|
| Open-LLaMA-V2-pretrain | 23.49 |
| Ziya-LLaMA-13B-Pretrain | 27.64 |
| falcon-7B | 27.18 |
| tigerbot-7B-base | 25.19 |
| LLaMA-7B | 28.17 |
| chatGLM-6B | 23.49 |
| bloom-7B | 26.55 |
| bloomz-7B | 30.27 |
| Aquila-7B* | 25.58 |
| baichuan-7B | 34.44 |
*其中Aquila模型来源于智源官方网站(https://model.baai.ac.cn/model-detail/100098) 仅做参考
除了中文之外，我们也测试了模型在英文上的效果，MMLU 是包含57个多选任务的英文评测数据集，涵盖了初等数学、美国历史、计算机科学、法律等，难度覆盖高中水平到专家水平，是目前主流的LLM评测数据集。
我们采用了开源 的评测方案，最终5-shot结果如下所示：
| Model | Humanities | Social Sciences | STEM | Other | Average |
|---|---|---|---|---|---|
| LLaMA-7B2 | 34.0 | 38.3 | 30.5 | 38.1 | 35.1 |
| falcon-7B1 | - | - | - | - | 35.0 |
| mpt-7B1 | - | - | - | - | 35.6 |
| chatGLM-6B0 | 35.4 | 41.0 | 31.3 | 40.5 | 36.9 |
| BLOOM 7B10 | 25.0 | 24.4 | 26.5 | 26.4 | 25.5 |
| BLOOMZ 7B10 | 31.3 | 42.1 | 34.4 | 39.0 | 36.1 |
| moss-moon-003-base (16B)0 | 24.2 | 22.8 | 22.4 | 24.4 | 23.6 |
| moss-moon-003-sft (16B)0 | 30.5 | 33.8 | 29.3 | 34.4 | 31.9 |
| baichuan-7B0 | 38.4 | 48.9 | 35.6 | 48.1 | 42.3 |
0:重新复现
1:https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
2:https://paperswithcode.com/sota/multi-task-language-understanding-on-mmlu
git clone https://github.com/hendrycks/test
cd test
wget https://people.eecs.berkeley.edu/~hendrycks/data.tar
tar xf data
mkdir results
cp evaluate_mmlu.py .
python evaluation/evaluate_mmlu.py -m /path/to/baichuan-7b
其中在MMLU上57个任务的具体细指标如下图：
其中各个学科的指标如下图：
推理代码已经在官方Huggingface库
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("baichuan-inc/baichuan-7B", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/baichuan-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True)
inputs = tokenizer('登鹳雀楼->王之涣\n夜雨寄北->\n', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to('cuda:0')
pred = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))pip install -r requirements.txt用户将训练语料按总rank数的倍数均匀切分成多个UTF-8文本文件，放置在语料目录（默认为 data_dir ）下。各个rank进程将会读取语料目录下的不同文件，全部加载到内存后，开始后续训练过程。以上是简化的示范流程，建议用户在正式训练任务中，根据需求调整数据生产逻辑。
下载tokenizer模型文件 tokenizer.model ，放置在项目目录下。
本示范代码采用DeepSpeed框架进行训练。用户需根据集群情况，修改 config/hostfile ，如果是多机多卡，需要修改ssh中各个节点的IP配置。具体可以参见DeepSpeed官方说明 。
scripts/train.sh对本仓库源码的使用遵循开源许可协议 Apache 2.0。
baichuan-7B支持商用。如果将baichuan-7B 模型或其衍生品用作商业用途，请您按照如下方式联系许可方，以进行登记并向许可方申请书面授权：联系邮箱：opensource@baichuan-inc.com， 具体许可协议可见《baichuan-7B 模型许可协议》。