Baichuan-7B

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介绍

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 benchmark（C-Eval/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。

公开benchmark榜单

中文评测

C-Eval

C-Eval 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。通过执行执行下面的命令：

cd evaluation
python evaluate_zh.py --model_name_or_path 'your/model/path'

结果

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
BLOOMZ-7B	35.7	25.8	31.3	43.5	36.6	35.6
ChatGLM-6B	34.5	23.1	30.4	39.6	37.4	34.5
Ziya-LLaMA-13B-pretrain	30.2	22.7	27.7	34.4	32.0	28.9
moss-moon-003-base (16B)	27.4	24.5	27.0	29.1	27.2	26.9
LLaMA-7B-hf	27.1	25.9	27.1	26.8	27.9	26.3
Falcon-7B	25.8	24.3	25.8	26.0	25.8	25.6
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
Open-LLaMA-v2-pretrain (7B)	24.0	22.5	23.1	25.3	25.2	23.2
BLOOM-7B	22.8	20.2	21.8	23.3	23.9	23.3
Baichuan-7B	42.8	31.5	38.2	52.0	46.2	39.3

Gaokao

Gaokao 是一个以中国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。

结果

以下是测试的结果。

Model	Average
BLOOMZ-7B	28.72
LLaMA-7B	27.81
BLOOM-7B	26.96
TigerBot-7B-base	25.94
Falcon-7B	23.98
Ziya-LLaMA-13B-pretrain	23.17
ChatGLM-6B	21.41
Open-LLaMA-v2-pretrain	21.41
Aquila-7B*	24.39
Baichuan-7B	36.24

AGIEval

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。

结果

Model	Average
BLOOMZ-7B	30.27
LLaMA-7B	28.17
Ziya-LLaMA-13B-pretrain	27.64
Falcon-7B	27.18
BLOOM-7B	26.55
Aquila-7B*	25.58
TigerBot-7B-base	25.19
ChatGLM-6B	23.49
Open-LLaMA-v2-pretrain	23.49
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

英文榜单

除了中文之外，Baichuan-7B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：

结果

Model	Humanities	Social Sciences	STEM	Other	Average
ChatGLM-6B0	35.4	41.0	31.3	40.5	36.9
BLOOMZ-7B0	31.3	42.1	34.4	39.0	36.1
mpt-7B1	-	-	-	-	35.6
LLaMA-7B2	34.0	38.3	30.5	38.1	35.1
Falcon-7B1	-	-	-	-	35.0
moss-moon-003-sft (16B)0	30.5	33.8	29.3	34.4	31.9
BLOOM-7B0	25.0	24.4	26.5	26.4	25.5
moss-moon-003-base (16B)0	24.2	22.8	22.4	24.4	23.6
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}

复现方法

git clone https://github.com/hendrycks/test
cd test
wget https://people.eecs.berkeley.edu/~hendrycks/data.tar
tar xf data.tar
mkdir results
cp ../evaluate_mmlu.py .
python 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：

推理方法

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->', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to('cuda:0')
pred = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64,repetition_penalty=1.1)
print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))

数据

• 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。
• 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。

分词

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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	64,000	32,000	65,024	50,254	130,344	106,029

模型结构

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 tokens 以上，如下图：

• 激活层：SwiGLU, Feedforward 变化为 8/3 倍的隐含层大小，即 11,008
• Layer-Normalization: 基于 RMSNorm 的 Pre-Normalization

训练稳定性和吞吐

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：

1. 算子优化技术：采用更高效算子，如 Flash-Attention，NVIDIA apex 的 RMSNorm 等。
2. 算子切分技术：将部分计算算子进行切分，减小内存峰值。
3. 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。
4. 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。
5. 通信优化技术，具体包括：
   1. 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。
   2. 根据卡数自适应设置 bucket size，提高带宽利用率。
   3. 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 显卡上达到了 7B 模型 182 TFLOPS 的吞吐，GPU 峰值算力利用率高达 58.3%。

最终的loss如下图：

训练方法

安装依赖

pip install -r requirements.txt

准备数据

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

下载 tokenizer 模型文件 tokenizer.model ，放置在项目目录下。

配置 DeepSpeed

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 。

执行训练

scripts/train.sh

协议

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》。

Third-Party Resources

1. LLaMA Efficient Tuning 支持Baichuan-7B使用Qlora进行Finetune，支持RLHF，支持WebDemo。使用经过sft的模型见 hiyouga/baichuan-7b-sft。
2. fireballoon/baichuan-vicuna-chinese-7b 使用 ShareGPT, ShareGPT-ZH, COT & COT-ZH, Leetcode, dummy等包含中英文的数据Finetune后的模型，训练代码参考FastChat。
3. fireballoon/baichuan-vicuna-7b 使用ShareGPT, COT 和 Leetcode等数据混合Finetune后的模型，训练代码参考FastChat。
4. Efficient-Tuning-LLMs 支持Baichuan-7B使用Qlora进行Finetune和4bit inference。
5. fastllm fastllm是纯c++实现，无第三方依赖的大模型库，支持Baichuan-7B在手机端运行。
6. TheBloke/baichuan-7B-GPTQ 对Baichuan-7B的GPTQ 4bit量化。

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