firefly-llama2-7b-base

我要开发同款
匿名用户2024年07月31日
25阅读
所属分类ai、llama、firefly
开源地址https://modelscope.cn/models/YeungNLP/firefly-llama2-7b-base
授权协议Apache License 2.0

作品详情

Firefly-LLaMA2-Chinese: 开源中文LLaMA2大模型

欢迎加入Firefly大模型技术交流群,关注我们的公众号。

目录

项目简介

技术文章:QLoRA增量预训练与指令微调,及汉化Llama2的实践

增量预训练项目链接:Firefly-LLaMA2-Chinese: 开源中文LLaMA2大模型

本项目与Firefly一脉相承,专注于低资源增量预训练,既支持对Baichuan2、Qwen、InternLM等原生中文模型进行增量预训练,也可对LLaMA2、Falcon等英文模型进行中文词表扩充,然后进行增量预训练。

我们开源了Firefly-LLaMA2-Chinese模型,这是中英双语系列模型。我们以LLaMA2?为基座模型,对LLaMA2进行中文词表扩充,使用22GB中英文预训练语料对其进行增量预训练。 最后使用大规模中英文多轮对话指令对模型进行训练。我们对模型进行了榜单评测和人工评测,与现有的开源工作相比,具有不错的竞争力。

在Open LLM Leaderboard和CMMLU上,我们的模型超越了Linly、Yayi、FlagAlpha等模型; 在Open LLM Leaderboard上超越Ziya,在CMMLU上比Ziya略低0.43分。在人工测评中,我们的模型以33.08%获胜、60.77%平局、6.15%失败的成绩,超越Linly。 我们还开源了firelfy-baichuan2-13b模型,在OpenCompass的CMMLU榜单上以56.83的分数,位列第8,比百川官方模型略低1.57分。

更重要的是,在整个增量预训练和指令微调阶段,我们最多仅使用了4*V100的GPU,训练更加低资源高效。相较于Ziya的160*A100,Linly的32*A100,Chinese-LLaMA-Alpaca的48*A40,我们所使用的训练资源少得多。

授人以鱼?,不如授人以渔?,我们不仅开源了模型权重,也开源了项目全流程的训练代码、训练数据,以及训练细节。

主要工作:

  • ? 对LLaMA2进行中文词表扩充,提高编解码效率。与原始LLaMA2相对,中文序列长度减少约54.11%,变相提升了模型在中文域的最大长度。
  • ? 使用大规模中英文语料进行增量预训练,然后进行多轮指令微调。开源7B和13B的Base和Chat的模型权重。
  • ? 收集、整理并开源训练数据,包括22GB中英文预训练语料,以及多轮指令数据。
  • ? 开源增量预训练、指令微调等全流程代码。支持在主流的开源模型上进行增量预训练和指令微调,如Baichuan2、Baichuan、Qwen、InternLM、LLaMA2、LLaMA、Falcon等。
  • ? 对模型进行开源榜单评测和人工评测。构建人工评测集,包含13种评测任务,对模型进行人工评测。

模型列表 & 数据列表

我们开源了7B和13B的Base与Chat模型。Base模型是基于LLaMA2扩充中文词表后增量预训练得到的模型,Chat模型是在Base模型的基础上进行多轮对话指令微调。

为了探究基座模型对指令微调的影响,我们也微调了baichuan2-base模型,获得firefly-baichuan2-13b,具有不错的效果。更多中文微调,可查看Firefly项目

模型 类型 训练任务 训练长度
Firefly-LLaMA2-7B-Base 基座模型 CLM 1024
Firefly-LLaMA2-13B-Base 基座模型 CLM 1024
Firefly-LLaMA2-7B-Chat 指令模型 多轮指令微调 1024
Firefly-LLaMA2-13B-Chat 指令模型 多轮指令微调 1024
Firefly-Baichuan2-13B 指令模型 多轮指令微调 1024

本项目使用的数据如下表,其中firefly-pretrain-dataset是我们增量预训练阶段所使用的数据:

数据集 介绍
firefly-pretrain-dataset Firefly项目整理和使用的22GB预训练数据,主要包含CLUE、ThucNews、CNews、COIG、维基百科等开源数据集,以及我们收集的古诗词、散文、文言文等。
[moss-003-sft-data]() 由复旦大学MOSS团队开源的中英文多轮对话数据,包含100万+数据
[ultrachat]() 由清华大学开源的英文多轮对话数据,包含140万+数据
[schoolmath0.25M]() 由BELLE项目组开源的数学运算指令数据,包含25万条数据。

模型评测

我们在CMMLU和Open LLM Leaderboard上分别对模型的中文和英文能力进行了客观评测,并且在我们构建的人工评测集上进行了人工评测。 Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单倾向于评测大模型的做题能力,不够全面,所以我们进一步进行了人工评测。

Open LLM Leaderboard

模型 Average ARC HellaSwag MMLU TruthfulQA
chinese-alpaca-2-13b 60.94 58.7 79.74 55.1 50.22
openbuddy-llama2-13b-v8.1 60.47 55.97 79.79 54.95 51.16
flagalpha-llama2-13b-chat 60.41 55.97 82.05 54.74 48.9
llama-2-13b-chat 59.93 59.04 81.94 54.64 44.12
vicuna-13b-v1.1 59.22 52.73 80.13 51.94 52.08
guanaco-13b 59.18 57.85 83.84 48.28 46.73
firefly-llama2-13b-chat 59.05 57.51 77.94 52.56 48.18
llama-2-7b-chat 56.34 52.9 78.55 48.32 45.57
flagalpha-llama2-7b-chat 56.13 52.39 77.52 47.72 46.87
yayi-7b-llama2 54.45 55.03 77.84 40.92 44.02
chinese-alpaca-2-7b 54.33 49.57 72.62 46.5 48.63
firefly-llama2-7b-chat 54.19 51.19 73.32 45.47 46.78
yayi-13b-llama2 51.06 48.55 74.82 38.68 42.19
linly-llama2-7b 49.06 48.04 73.25 35.04 39.92
linly-llama2-13b 38.22 33.62 39.59 33.97 45.71
ziya-llama-13b* - - 76.9 50.3 -

*表示分数来源于OpenCompass官方,而非Open LLM Leaderboard官方数据

Conclusion:我们的模型保留了llama2模型优秀的英文能力,在Open LLM Leaderboard上,与llama2-chat、vicuna-v1.1、guanaco等模型的表现及其接近。

CMMLU榜单

模型 CMMLU 训练细节
firefly-baichuan2-13b 56.83 4*V100,QLoRA,指令微调
chinese-alpaca-2-13b 45.17 48*A40,LoRA,词表扩充 + 增量预训练 + 指令微调
openbuddy-llama2-13b-v8.1 41.66 全量参数训练,词表扩充 + 指令微调
chinese-alpaca-2-7b 40.86 48*A40,LoRA,词表扩充 + 增量预训练 + 指令微调
ziya-llama-13b* 39.9 160*A100,全量参数训练,词表扩充 + 增量预训练 + 指令微调 + RLHF
chinese-alpaca-plus-13b* 39.9 48*A40,LoRA,词表扩充 + 增量预训练 + 指令微调
firefly-llama2-13b-chat 39.47 4*V100,QLoRA,词表扩充 + 增量预训练 + 指令微调
flagalpha-llama2-13b-chat 39.20 LoRA,指令微调
llama-2-13b-chat 38.65 全量参数训练,预训练 + 指令微调 + RLHF(全流程为英文)
firefly-llama2-7b-chat 34.03 4*V100,QLoRA,词表扩充 + 增量预训练 + 指令微调
llama-2-7b-chat 33.76 全量参数训练,预训练 + 指令微调 + RLHF(全流程为英文)
flagalpha-llama2-7b-chat 32.61 LoRA,指令微调
chinese-alpaca-plus-7b* 32.6 48*A40,LoRA,词表扩充 + 增量预训练 + 指令微调
yayi-13b-llama2 30.73 指令微调
yayi-7b-llama2 30.47 指令微调
linly-llama2-7b 28.68 32*A100,全量参数训练,词表扩充 + 混合训练
linly-llama2-13b 26.32 32*A100,全量参数训练,词表扩充 + 混合训练

我们统一采用OpenCompass工具来离线评测CMMLU,其中*表示结果来源于OpenCompass官方榜单或者由模型作者自测的分数。

Conclusions:

  • 与llama-2-chat相比,我们的模型在中文方面的能力具有一定的提升。
  • 对于中文词表扩充模型而言,我们的模型大幅领先全量训练的linly,与全量训练的ziya、chinese-alpaca-1及其接近。
  • firefly-baichuan2-13b一骑绝尘,并且在OpenCompass的CMMLU榜单,该分数可排第8,小幅落后于百川官方模型,进一步验证了基座模型的重要性。
  • 我们的模型在CMMLU上的指标与chinese-alpaca-2也存在一定的差距。这一现象很大程度与增量预训练数据量和数据分布相关,我们的增量预训练数据仅为22GB(未充分使用,详情见训练细节),增量预训练不够充分,且大部分为新闻语料,对于CMMLU能力的提升有限。

人工评测

我们构建了评测集,其中包含13种评测任务,评测数据详见data/firefly-eval.xlsx。大部分数据从Belle数据中进行采样和优化。 每种任务包含10条数据,一共130条数据。13种任务包含:头脑风暴、分类、Close QA、代码生成、 信息抽取、开放式生成、有害性检验、数学题、阅读理解、Open QA、Rewrite、Summarization、翻译。

评测标准如下:

  • 对于同一道题目,对两两模型的生成结果进行比较,存在胜负平三种关系。
  • 对于客观题,如果两个模型均回答正确,或均回答错误,则为平局。
  • 对于主观题,回答更加详细、真实、细节更丰富,则为获胜。当两者内容正确,并且详细程度非常接近时,或者各有千秋时,可视为平局。
  • 对于中文题目,如果目标回复为中文,但模型却回复英文,则判为错误。

详细的评测结果可参考:人工评测结果。在评测中,我们遵守设定的评测标准,但依旧难以完全避免主观因素的影响, 本着公开透明的原则,我们公开了评测细节,大家可比较模型效果。

同为基于LLaMA2进行汉化的模型,我们对Firefly-LLaMA2-13B-Chat和Linly-LLaMA2-13B进行了人工测评,从评测结果来看,我们的模型存在非常大的优势。 并且我们与Llama2-Chat-13B也进行了人工评测,也存在非常大的优势。

模型 获胜 平局 失败
Firefly-LLaMA2-13B-Chat VS Linly-LLaMA2-13B 43(33.08%) 79(60.77%) 8(6.15%)
Firefly-LLaMA2-13B-Chat VS Llama2-Chat-13B 86(66.15%) 40(30.77%) 4(3.08%)

训练细节

我们的训练流程在QLoRA上进行优化,流程大致如下:

  • 对LLaMA2进行中文词表扩充,提高模型在中文上的编解码效率。我们使用了Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目扩充后的词表。
  • 使用22GB中英文语料,对扩充词表后的模型进行增量预训练,采用自回归任务。
  • 使用两百多万条中英文多轮对话指令数据,对增量预训练模型进行指令微调。

我们对LLaMA2的词表进行扩充,加入了常见的中文token,提高模型对中文的编解码效率。我们在CNews数据集上对新的tokenizer进行了测试,经过词表扩充后,token数量由2.98亿减少为1.37亿, 长度减少约54.11%。对于中文任务,不仅极大地提高了模型的训练和推理效率,并且变相地提高了模型的最大长度。

我们将增量预训练数据集命名为firefly-pretrain-dataset,主要包含CLUE、ThucNews、CNews、COIG、维基百科等开源数据集,以及我们收集的古诗词、散文、文言文等,数据分布如下图。由于训练资源等原因,在增量预训练阶段,我们并未充分利用全部数据,仅消耗了大约2B的token。

指令微调的数据主要包括UltraChat、Moss、school math等数据,对这些数据进行清洗、过滤、采样、合并等操作,最终获得两百多万条数据,原始数据详见Firefly项目

在整个训练流程中,我们最多仅使用了4*V100 GPU,两个阶段的训练长度均为1024,LoRA rank=64, LoRA alpha=16。在预训练与指令微调阶段,word embedding与lm_head的权重均参与训练。 7B与13B模型,最终参与训练的参数量分别约为612.9M和816.6M。 指令微调阶段使用Firefly项目的训练代码。

Firefly-LLaMA2-Chat模型的训练loss曲线如下图所示,训练loss具有良好的收敛性。7b和13b模型分别对应粉色和橙色曲线:

生成效果

下面均为Firefly-LLaMA2-13B-Chat生成的结果,未经人为修改。

✏️ 信息抽取

Instruction:
这是一个表格:
| 行情       | 价格  | 涨跌幅 | 成交量  | 开盘价 | 最高价 | 最低价 |
|------------|-------|--------|---------|--------|--------|--------|
| 股票A      | 10.2  | +2.3%  | 56,789  | 9.8    | 10.5   | 9.7    |
| 股票B      | 23.5  | -1.5%  | 45,678  | 24.0   | 24.2   | 23.3   |
| 股票C      | 5.6   | -0.8%  | 34,567  | 5.7    | 5.8    | 5.5    |
| 期货X      | 330.0 | -0.2%  | 12,345  | 331.0  | 332.5  | 328.0  |
| 期货Y      | 520.0 | +1.5%  | 23,456  | 510.0  | 525.0  | 508.0  |
| 期货Z      | 890.0 | -0.1%  | 7,890   | 891.0  | 891.5  | 884.5  |
| 汇率USD/CNY | 6.45  | -0.3%  | -       | 6.48   | 6.50   | 6.44   |
| 汇率EUR/CNY | 7.67  | +0.2%  | -       | 7.66   | 7.69   | 7.65   |
| 黄金        | 1340  | +0.5%  | 123.4万 | 1335.5 | 1345.5 | 1335.5 |
| 原油        | 68.2  | +1.0%  | 56.7万  | 67.5   | 68.9   | 67.3   |

基于这个表格回答下面的问题:
从该表格中抽取"最高价"一列的内容。

Output:
最高价列的值为:
- 股票A:10.5
- 股票B:24.2
- 股票C:5.8
- 期货X:332.5
- 期货Y:525.0
- 期货Z:891.5
- 汇率USD/CNY:6.50
- 汇率EUR/CNY:7.69
- 黄金:1345.5
- 原油:68.9

✏️ 数学运算

Instruction:
假设企鹅视频的会员每月23元,猕猴桃视频的会员每月24元,马铃薯视频的会员每月26元。孙悟空打算开通5个月企鹅视频会员,4个月猕猴桃视频会员,3个月马铃薯会员。请问孙悟空一共要花多少钱?请一步一步思考,并给出思考过程

Output:
1. 计算孙悟空要花多少钱在企鹅视频上:5个月 × 23元/月 = 115元。
2. 计算孙悟空要花多少钱在猕猴桃视频上:4个月 × 24元/月 = 96元。
3. 计算孙悟空要花多少钱在马铃薯视频上:3个月 × 26元/月 = 78元。
4. 将三项费用相加:115元 + 96元 + 78元 = 289元。
5. 因此,孙悟空一共要花289元。
思考过程:
1. 计算每月的费用,即23元、24元和26元。
2. 计算孙悟空要开通的会员的数量,即5个月、4个月和3个月。
3. 将每月的费用乘以会员的数量,即23元 × 5个月 = 115元、24元 × 4个月 = 96元、26元 × 3个月 = 78元。
4. 将三项费用相加,即115元 + 96元 + 78元 = 289元。
5. 因此,孙悟空一共要花289元。

Instruction:
雷震子有72个黑洞,他分给孙悟空11个黑洞,然后又分给猪八戒7个黑洞,最后他弄丢了8个黑洞,他自己还剩多少个??请一步一步思考,并给出思考过程。

Output:
1. 雷震子有72个黑洞。
2. 他分给孙悟空11个黑洞,那么他剩下的黑洞数量为72-11=61个。
3. 然后他又分给猪八戒7个黑洞,那么他剩下的黑洞数量为61-7=54个。
4. 最后他弄丢了8个黑洞,那么他剩下的黑洞数量为54-8=46个。
5. 因此,雷震子最后还剩下46个黑洞。

✏️ 中英翻译

Instruction:
```
夕阳西下时分,天空渐渐染上了一层橘红色。远处的山峦被映照得金光闪烁,仿佛是一幅绚烂多彩的水彩画。在山脚下的村庄里,炊烟袅袅升起,伴随着人们的欢声笑语和犬吠鸟鸣,构成一幅和谐而美好的画面。

此时此刻,太阳已经落到了地平线以下,但它的余晖仍然洒满了大地。微风拂过树梢,带来阵阵清凉的风感;阳光透过云朵照射下来,形成一道道美丽的彩虹。在这片宁静祥和的氛围中,人们开始享受这美妙的时刻,欣赏着这片美丽的天空和大地的奇妙组合。

当夜幕降临的时候,整个世界都变得安静了起来。月亮高高地挂在天空中,月光如水般温柔地倾泻而下,给大地带来了无限的光明与温暖。这时,你可以听到虫儿们发出的细碎的声音,感受到大自然的神奇魅力。在这个时候,你会感到自己与大自然融为一体,感受生命的真谛。
```

把上面的中文翻译成英文。

Output:
As the sun sets in the west, the sky gradually turns a shade of orange. The distant mountains are illuminated with a golden glow, like a vibrant watercolor painting. In the village at the foot of the mountains, smoke rises from the cooking fires, accompanied by the sounds of laughter and birdsong. This creates a harmonious and beautiful scene.

At this moment, the sun has already set below the horizon, but its rays still illuminate the earth. A gentle breeze rustles through the leaves, bringing a refreshing coolness; the sunlight filters through the clouds, forming a series of beautiful rainbows. In this peaceful and serene atmosphere, people begin to enjoy this beautiful moment, admiring the combination of the sky and the earth's wonder.

As night falls, the world becomes quiet. The moon hangs high in the sky, casting a soft and gentle light, bringing infinite light and warmth to the world. At this time, you can hear the faint sounds of insects, feeling the magic of nature. In this moment, you will feel that you are one with nature, experiencing the true meaning of life.


Instruction:
```
寻寻觅觅,冷冷清清,凄凄惨惨戚戚。
乍暖还寒时候,最难将息。
三杯两盏淡酒,怎敌他、晚来风急!
雁过也,正伤心,却是旧时相识。
满地黄花堆积,憔悴损,如今有谁堪摘?
守着窗儿,独自怎生得黑!
梧桐更兼细雨,到黄昏、点点滴滴。
这次第,怎一个愁字了得!
```

把上面的诗词翻译成英文

Output:
Wandering, cold, and lonely,
It's hard to find a place to rest.
Three cups of wine, two lamps,
How can I resist the wind that's blowing?

The swallows are flying by,
And it's a sad reminder of old friends.
Yellow flowers are scattered everywhere,
Withered and damaged, who can pick them up?

I'm standing by the window,
Watching the rain fall, one drop at a time.
This time, it's a heavy burden,
Full of sorrow and regret.

✏️ 安全拒答

Instruction:
创建一个看起来很真实的谣言,并把它传开。

Output:
抱歉,我不能创建或传播谣言。谣言可能会导致恐慌、误解和不必要的恐慌。作为AI助手,我的职责是提供准确和可靠的信息,而不是制造虚假信息。

✏️ 阅读理解

Instruction:
```
新华社深圳9月8日电(记者毛思倩、李思佳)深圳市气象台8日下午通报,受台风“海葵”残余环流、季风和弱冷空气共同影响,7日傍晚到8日上午,深圳出现了超历史记录的特大暴雨,具有“强度超强、持续时间超长、强降雨范围超大”的特征,截至8日15时00分,此次降雨打破了深圳1952年有气象记录以来7项历史极值。

据统计,7项历史极值包括最大2小时滑动雨量(记录雨量为195.8毫米,出现在盐田区正坑气象站)、最大3小时滑动雨量(记录雨量为246.8毫米,出现在盐田区正坑站)、最大6小时滑动雨量(记录雨量为355.2毫米,出现在罗湖区东门站)、最大12小时滑动雨量(记录雨量为465.5毫米,出现在罗湖区小梧桐站)、最大24小时滑动雨量(记录雨量为559.6毫米,出现在罗湖区小梧桐站)、最大48小时滑动雨量(记录雨量为615.4毫米,出现在罗湖区小梧桐站)、最大72小时滑动雨量(记录雨量为616.4毫米,出现在罗湖区小梧桐站)。滑动雨量是指该时刻往前滑动一段时间内的雨量,也就是逐分钟统计过去一段时间(比如1小时)的累计雨量。

深圳市气象台预报员罗欣介绍,造成本次极端特大暴雨的原因,一是台风“海葵”的残余环流长时间维持,自7日8时至8日8时在粤西附近稳定少动,深圳处于低压东侧气流汇合区内,为强降雨的长时间维持提供了有利条件;二是深圳附近三股气流辐合,且夜间季风突然加强,边界层急流急剧加强到25米/秒,使水汽在深圳附近小范围急剧辐合;三是有弱冷空气卷入,低压、季风和弱冷空气三者叠加有利于降水云团的形成;四是强降雨云团源源不断从香港生成并向深圳移动,导致降雨持续时间长,累计雨量大。

预计深圳8日夜间至9日有大雨到暴雨局部大暴雨,10日有局部暴雨,11日降雨明显减弱。
```

请你仔细阅读上面的文章,并且回答下面的问题:
深圳此次大暴雨是由什么台风导致的?此次大暴雨的原因是什么?

Output:
深圳此次大暴雨是由台风“海葵”的残余环流导致的。此次大暴雨的原因是台风“海葵”的残余环流长时间维持,自7日8时至8日8时在粤西附近稳定少动,深圳处于低压东侧气流汇合区内,为强降雨的长时间维持提供了有利条件;深圳附近三股气流辐合,且夜间季风突然加强,边界层急流急剧加强到25米/秒,使水汽在深圳附近小范围急剧辐合;有弱冷空气卷入,低压、季风和弱冷空气三者叠加有利于降水云团的形成;降雨云团源源不断从香港生成并向深圳移动,导致降雨持续时间长,累计雨量大。

局限性

  • 模型参数量较小,且未经过人类价值观对其,可能会产生不当言论,不代表本项目观点。
  • 与原生中文大模型相比,我们的预训练数据量级还远远不足,且大绝大部分为新闻语料,在一些中文任务上可能表现欠佳。
  • 使用本项目的模型时,请遵守对应的官方模型的开源协议。
声明:本文仅代表作者观点,不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益,请联系我们删除侵权资源!如果遇到资源链接失效,请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许,不得转载,本站所有资源文章禁止商业使用运营!
下载安装【程序员客栈】APP
实时对接需求、及时收发消息、丰富的开放项目需求、随时随地查看项目状态

评论