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原创作者: 图龙网络科技 发布时间： 2023-09-23 229.8K 人阅读

360智脑开源大模型360Zhinao-7B 1.0版本开放Base模型和4K.32K.360KChat模型

图龙网络科技 发布于 7个月前 分类：CHATGPT

360智脑大模型开源介绍

仓库代码下载：360智能大模型

SSH终端镜像：git@github.com:Qihoo360/360zhinao.git

🎉🎉🎉我们开源了360智脑大模型的系列工作，本次开源了以下模型：

  • 360Zhinao-7B-Base
  • 360Zhinao-7B-Chat-4K
  • 360Zhinao-7B-Chat-32K
  • 360Zhinao-7B-Chat-360K

360智脑大模型特点如下：

  • 基础模型：采用 3.4 万亿 Tokens 的高质量语料库训练，以中文、英文、代码为主，在相关基准评测中，同尺寸有竞争力。
  • 对话模型：具有强大的对话能力，开放4K、32K、360K三种不同文本长度。据了解，360K（约50万字）是当前国产开源模型文本长度最长的。

更新信息

  • [2024.04.12] 我们发布了360Zhinao-7B 1.0版本，同时开放Base模型和4K、32K、360K三种文本长度的Chat模型。

基础模型

我们在OpenCompass的主流评测数据集上验证了我们的模型性能，包括C-Eval、AGIEval、MMLU、CMMLU、HellaSwag、MATH、GSM8K、HumanEval、MBPP、BBH、LAMBADA，考察的能力包括自然语言理解、知识、数学计算和推理、代码生成、逻辑推理等。

Model
 AVG CEval AGIEval MMLU CMMLU HellaSwag MATH GSM8K HumanEval MBPP BBH LAMBADA
Baichuan2-7B 41.49 56.3 34.6 54.7 57 67 5.4 24.6 17.7 24 41.8 73.3
Baichuan-7B 31.94 44.7 24.6 41.5 44.6 68.4 2.5 9.6 9.1 6.4 32.8 67.1
ChatGLM3-6B 58.67 67 47.4 62.8 66.5 76.5 19.2 61 44.5 57.2 66.2 77.1
DeepSeek-7B 39.8 45 24 49.3 46.8 73.4 4.2 18.3 25 36.4 42.8 72.6
InternLM2-7B 58.01 65.7 50.2 65.5 66.2 79.6 19.9 70.6 41.5 42.4 64.4 72.1
InternLM-7B 39.33 53.4 36.9 51 51.8 70.6 6.3 31.2 13.4 14 37 67
LLaMA-2-7B 33.27 32.5 21.8 46.8 31.8 74 3.3 16.7 12.8 14.8 38.2 73.3
LLaMA-7B 30.35 27.3 20.6 35.6 26.8 74.3 2.9 10 12.8 16.8 33.5 73.3
Mistral-7B-v0.1 47.67 47.4 32.8 64.1 44.7 78.9 11.3 47.5 27.4 38.6 56.7 75
MPT-7B 30.06 23.5 21.3 27.5 25.9 75 2.9 9.1 17.1 22.8 35.6 70
Qwen1.5-7B 55.12 73.57 50.8 62.15 71.84 72.62 20.36 54.36 53.05 36.8 40.01 70.74
Qwen-7B 49.53 63.4 45.3 59.7 62.5 75 13.3 54.1 27.4 31.4 45.2 67.5
XVERSE-7B 34.27 61.1 39 58.4 60.8 73.7 2.2 11.7 4.9 10.2 31 24
Yi-6B 47.8 73 44.3 64 73.5 73.1 6.3 39.9 15.2 23.6 44.9 68
360Zhinao-7B 56.15 74.11 49.49 67.44 72.38 83.05 16.38 53.83 35.98 42.4 43.95 78.59

以上结果，在官方Opencompass上可查询或可复现。

Chat模型

4K和32K的Chat模型使用相同的4K SFT数据训练。

我们采用了两阶段的方式训练长文本模型.

第一阶段：我们增大RoPE base，将上下文长度扩展至32K训练：

  • 首先，对基础模型进行了约5B tokens的32K窗口继续预训练。
  • 接着，SFT阶段使用了多种形式和来源的长文本数据，包括高质量的人工标注32K长文本数据。

第二阶段：我们将上下文长度扩展至360K进行训练，使用数据如下：

  • 少量高质量人工标注数据。
  • 由于带有标注的超长文本数据的稀缺性，我们构造了多种形式的合成数据：
    • 多文档问答：类似Ziya-Reader，我们基于360自有数据构造了多种类型的多文档问答数据，同时将问答改为多轮，显著提升长文本的训练效率。
    • 单文档问答：类似LLama2 Long，我们构造了基于超长文本各个片段的多轮问答数据。

我们在多种长度和多种任务的评测Benchmark上验证不同版本模型的性能。

  • 360Zhinao-7B-Chat-32K模型长文本能力评测

    我们使用LongBench验证长文本效果。LongBench是第一个多任务、中英双语、针对大语言模型长文本理解能力的评测基准。LongBench由六大类、二十一个不同的任务组成，我们选择其中与中文长文本应用最密切相关的中文单文档问答、多文档问答、摘要、Few-shot等任务进行评测。

    Model Avg 单文档QA 多文档QA 摘要 Few-shot学习 代码补全
    GPT-3.5-Turbo-16k 37.84 61.2 28.7 16 29.2 54.1
    ChatGLM2-6B-32k 37.16 51.6 37.6 16.2 27.7 52.7
    ChatGLM3-6B-32k 44.62 62.3 44.8 17.8 42 56.2
    InternLM2-Chat-7B 42.20 56.65 29.15 17.99 43.5 63.72
    Qwen1.5-Chat-7B 36.75 52.85 30.08 14.28 32 54.55
    Qwen1.5-Chat-14B 39.80 60.39 27.99 14.77 37 58.87
    360Zhinao-7B-Chat-32K 45.18 57.18 48.06 15.03 44 61.64

  • 360Zhinao-7B-Chat-360K“大海捞针”测试

    大海捞针测试（NeedleInAHaystack）是将关键信息插入一段长文本的不同位置，再对该关键信息提问，从而测试大模型的长文本能力的一种方法。

    360Zhinao-7B-Chat-360K在中英文大海捞针中都能达到98%以上的准确率。

    • 英文"大海捞针"（和NeedleInAHaystack相同）

      针：The best thing to do in San Francisco is eat a sandwich and sit in Dolores Park on a sunny day.

      提问：What is the best thing to do in San Francisco?

    • 中文“大海捞针”

      我们仿照SuperCLUE-200K测评基准构造了中文大海捞针：

      海：长篇小说。

      针：王莽是一名勤奋的店员，他每天凌晨就起床，赶在第一缕阳光照亮大地之前到达店铺，为即将开始的一天做准备。他清扫店铺，整理货架，为顾客提供方便。他对五金的种类和用途了如指掌，无论顾客需要什么，他总能准确地找到。\n然而，他的老板刘秀却总是对他吹毛求疵。刘秀是个挑剔的人，他总能在王莽的工作中找出一些小错误，然后以此为由扣他的工资。他对王莽的工作要求非常严格，甚至有些过分。即使王莽做得再好，刘秀也总能找出一些小问题，让王莽感到非常沮丧。\n王莽虽然对此感到不满，但他并没有放弃。他知道，只有通过自己的努力，才能获得更好的生活。他坚持每天早起，尽管他知道那天可能会再次被刘秀扣工资。他始终保持微笑，尽管他知道刘秀可能会再次对他挑剔。

      提问：王莽在谁的手下工作？

快速开始

简单的示例来说明如何利用🤖 ModelScope和🤗 Transformers快速使用360Zhinao-7B-Base和360Zhinao-7B-Chat

依赖安装

  • python 3.8 and above
  • pytorch 2.0 and above
  • transformers 4.37.2 and above
  • CUDA 11.4 and above are recommended.
pip install -r requirements.txt

我们推荐安装flash-attention（当前已支持flash attention 2）来提高你的运行效率以及降低显存占用。(flash-attention只是可选项，不安装也可正常运行该项目)

flash-attn >= 2.3.6

FLASH_ATTENTION_FORCE_BUILD=TRUE pip install flash-attn==2.3.6

🤗 Transformers

Base模型推理

此代码演示使用transformers快速使用360Zhinao-7B-Base模型进行推理

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers.generation import GenerationConfig

MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao-7B-Base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH, 
    trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer('中国二十四节气\n1. 立春\n2. 雨水\n3. 惊蛰\n4. 春分\n5. 清明\n', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to(model.device)

pred = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], generation_config=generation_config)
print("outputs:\n", tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))

Chat模型推理

此代码演示使用transformers快速使用360Zhinao-7B-Chat-4K模型进行推理

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers.generation import GenerationConfig

MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH, 
    trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    trust_remote_code=True)

messages = []
#round-1
messages.append({"role": "user", "content": "介绍一下刘德华"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)

#round-2
messages.append({"role": "user", "content": "他有什么代表作？"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)

🤖 ModelScope

Base模型推理

此代码演示使用ModelScope快速使用360Zhinao-7B-Base模型进行推理

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig

MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao-7B-Base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH, 
    trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer('中国二十四节气\n1. 立春\n2. 雨水\n3. 惊蛰\n4. 春分\n5. 清明\n', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to(model.device)

pred = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], generation_config=generation_config)
print("outputs:\n", tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))

Chat模型推理

此代码演示使用ModelScope快速使用360Zhinao-7B-Chat-4K模型进行推理

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig

MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH, 
    trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    trust_remote_code=True)

messages = []
#round-1
messages.append({"role": "user", "content": "介绍一下刘德华"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)

#round-2
messages.append({"role": "user", "content": "他有什么代表作？"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)

终端 Demo

可使用终端交互实现快速体验

python cli_demo.py

注：我们尚未支持Mac上device = 'mps'。

网页 Demo

也可使用网页交互实现快速体验

streamlit run web_demo.py

API Demo

启动命令

python openai_api.py

请求参数

curl 'http://localhost:8360/v1/chat/completions' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "max_new_tokens": 200,
    "do_sample": true,
    "top_k": 0,
    "top_p": 0.8,
    "temperature": 1.0,
    "repetition_penalty": 1.0,
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
}'

模型推理

模型量化

我们提供了基于AutoGPTQ的量化方案，并开源了Int4量化模型。

模型部署

vLLM安装环境

如希望部署及加速推理，我们建议你使用 vLLM==0.3.3。

如果你使用CUDA 12.1和PyTorch 2.1，可以直接使用以下命令安装vLLM。

pip install vllm==0.3.3

否则请参考vLLM官方的安装说明。

安装完成后，还需要以下操作~

  1. 把vllm/zhinao.py文件复制到env环境对应的vllm/model_executor/models目录下。

  2. 把vllm/serving_chat.py文件复制到env环境对应的vllm/entrypoints/openai目录下。

  3. 然后在vllm/model_executor/models/__init__.py文件增加一行代码

    "ZhinaoForCausalLM": ("zhinao", "ZhinaoForCausalLM"),

vLLM服务启动

启动服务

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --served-model-name 360Zhinao-7B-Chat-4K \
    --model qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K \
    --trust-remote-code \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-model-len 4096 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8360

使用curl请求服务

curl http://localhost:8360/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "360Zhinao-7B-Chat-4K",
    "max_tokens": 200,
    "top_k": -1,
    "top_p": 0.8,
    "temperature": 1.0,
    "presence_penalty": 0.0,
    "frequency_penalty": 0.0,
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    "stop": [
        "<eod>",
        "<|im_end|>",
        "<|im_start|>"
    ]
}'

使用python请求服务

from openai import OpenAI
# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8360/v1"

client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="360Zhinao-7B-Chat-4K",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ],
    stop=[
        "<eod>",
        "<|im_end|>",
        "<|im_start|>"
    ],
    presence_penalty=0.0,
    frequency_penalty=0.0
)
print("Chat response:", chat_response)

注意：如需要开启重复惩罚，建议使用 presence_penalty 和 frequency_penalty 参数。

模型微调

训练数据

我们提供了微调训练样例数据 data/test.json，该样例数据是从 multiturn_chat_0.8M 采样出 1 万条，并且做了格式转换。

数据格式:

[
  {
    "id": 1,
    "conversations": [
        {
            "from": "system",
            "value": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "from": "user",
            "value": "您好啊"
        },
        {
            "from": "assistant",
            "value": "你好！我今天能为您做些什么？有什么问题或需要帮助吗? 我在这里为您提供服务。"
        }
    ]
  }
]

微调训练

训练脚本如下：

set -x

HOSTFILE=hostfile
DS_CONFIG=./finetune/ds_config_zero2.json

# PARAMS
LR=5e-6
EPOCHS=3
MAX_LEN=4096
BATCH_SIZE=4
NUM_NODES=1
NUM_GPUS=8
MASTER_PORT=29500

IS_CONCAT=False # 是否数据拼接到最大长度（MAX_LEN）

DATA_PATH="./data/training_data_sample.json"
MODEL_PATH="qihoo360/360Zhinao-7B-Base"
OUTPUT_DIR="./outputs/"

deepspeed --hostfile ${HOSTFILE} \
        --master_port ${MASTER_PORT} \
        --num_nodes ${NUM_NODES} \
        --num_gpus ${NUM_GPUS} \
        finetune.py \
        --report_to "tensorboard" \
        --data_path ${DATA_PATH} \
        --model_name_or_path ${MODEL_PATH} \
        --output_dir ${OUTPUT_DIR} \
        --model_max_length ${MAX_LEN} \
        --num_train_epochs ${EPOCHS} \
        --per_device_train_batch_size ${BATCH_SIZE} \
        --gradient_accumulation_steps 1 \
        --save_strategy steps \
        --save_steps 200 \
        --learning_rate ${LR} \
        --lr_scheduler_type cosine \
        --adam_beta1 0.9 \
        --adam_beta2 0.95 \
        --adam_epsilon 1e-8 \
        --max_grad_norm 1.0 \
        --weight_decay 0.1 \
        --warmup_ratio 0.01 \
        --gradient_checkpointing True \
        --bf16 True \
        --tf32 True \
        --deepspeed ${DS_CONFIG} \
        --is_concat ${IS_CONCAT} \
        --logging_steps 1 \
        --log_on_each_node False
bash finetune/ds_finetune.sh
  • 可通过配置hostfile，实现单机、多机训练。
  • 可通过配置ds_config，实现zero2、zero3。
  • 可通过配置fp16、bf16实现混合精度训练，建议使用bf16，与预训练模型保持一致。
  • 可通过配置is_concat参数，控制训练数据是否拼接，当训练数据量级较大时，可通过拼接提升训练效率。

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