2024-11-27 10:57:55 +08:00
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
license: apache-2.0
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
<div align="center">
|
2024-11-27 10:29:56 +08:00
|
|
|
|
|
2024-11-27 10:57:55 +08:00
|
|
|
|
# 开源中文预训练语言模型Steel-LLM
|
|
|
|
|
|
由zhanshijin和lishu14创建
|
|
|
|
|
|
</div>
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 👋 介绍
|
|
|
|
|
|
Steel-LLM是个人发起的利用业余时间从零开始预训练中文大模型的项目。我们使用了1T+的数据预训练一个1B左右参数量的中文LLM，耗时8个月。我们分享了数据收集、数据处理、预训练框架修改、模型设计、模型微调等全过程，并开源全部代码。让每个人在有8~几十张卡的情况下都能复现我们的工作。得益于开源中文数据，Steel LLM在中文benchmark上表现优于一些大几倍的机构发布的LLM，最终在ceval达到了38分，cmmlu达到了33分。
|
|
|
|
|
|
<p align="center">
|
|
|
|
|
|
🐱 <a href="https://github.com/zhanshijinwat/Steel-LLM">Github</a>  
|
|
|
|
|
|
   📑 <a href="https://www.zhihu.com/people/zhan-shi-jin-27">Blog</a>   🌐公众号：炼钢AI
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
"Steel(钢)"取名灵感来源于华北平原一只优秀的乐队“万能青年旅店（万青）”。乐队在做一专的时候条件有限，自称是在“土法炼钢”，但却是一张神专。我们训练LLM的条件同样有限，但也希望能炼出好“钢”来。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 📖 预训练数据
|
|
|
|
|
|
预训练数据方面，Steel-LLM主要使用了wanjuan1.0、Skywork/Skypile-150B数据集、starcoder的python/java/c++数据。另外也加入了中文维基百科、百度百科、知乎问答等数据，转换为token id后占用1.7T硬盘空间。Steel-LLM也对问答数据以及代码数据使用data-juicer进行了数据清洗，数据收集及数据处理的具体细节见我的博客：
|
|
|
|
|
|
https://mp.weixin.qq.com/s/yqmtHLuuNV9075qHgzhcPw
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 🎰 训练框架
|
|
|
|
|
|
训练框架方面，我们修改了TinyLlama训练程序，兼容Hugginface格式模型、支持了数据断点续训、支持了追加新的数据等能力。训练前20k checkpoint使用8 * A100，之后使用的是8 * H800
|
|
|
|
|
|
具体的技术细节见我的博客：https://mp.weixin.qq.com/s/KPRir6bK3MZZ-vMFTfhUQQ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 🤖模型结构
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
tokenizer方面，使用了Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat的tokenizer。模型结构方面基于Qwen1.5模型进行了以下的新结构的尝试：
|
|
|
|
|
|
- FFN层使用softmax moe，相同参数量下有更高的训练速度
|
|
|
|
|
|
- 使用双层的SwiGLU
|
|
|
|
|
|
具体的技术细节见我的博客：https://mp.weixin.qq.com/s/JaZyf1jOEOtNDCcFqSj8TQ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 💡 微调
|
|
|
|
|
|
微调阶段主要使用了BAAI/Infinity-Instruct、预训练数据中的wanjuan中文选择题部分（回炉重造）、ruozhiba等数据。尝试了COT/非COT微调、刷榜测试。
|
|
|
|
|
|
具体的实验细节见我的博客：https://mp.weixin.qq.com/s/KK0G0spNw0D9rPUESkHMew
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 🏅 评估
|
|
|
|
|
|
Steel-LLM在CEVAL和CMMLU上进行了测试。Steel-LLM旨在训练一个中文LLM，80%的训练数据都是中文，因此并没有在英文benchmark上进行评测。
|
|
|
|
|
|
其他模型的指标来自于CEVAL论文、MiniCPM技术报告、MAP-Neo技术报告等途径。更多模型的指标可查看之前的<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/KK0G0spNw0D9rPUESkHMew>博客</a>
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| | CEVAL | CMMLU |
|
|
|
|
|
|
|------------------------------|--------|-------|
|
|
|
|
|
|
| Steel-LLM | 38.57 | 33.48 |
|
|
|
|
|
|
| Tiny-Llama-1.1B | 25.02 | 24.03 |
|
|
|
|
|
|
| Gemma-2b-it | 32.3 | 33.07 |
|
|
|
|
|
|
| Phi2(2B) | 23.37 | 24.18 |
|
|
|
|
|
|
| Deepseek-coder-1.3B-instruct | 28.33 | 27.75 |
|
|
|
|
|
|
| CT-LLM-SFT-2B | 41.54 | 41.48 |
|
|
|
|
|
|
| MiniCPM-2B-sft-fp32 | 49.14 | 51.0 |
|
|
|
|
|
|
| Qwen1.5-1.8B-Chat | 56.84 | 54.11 |
|
|
|
|
|
|
| ChatGLM-6B | 38.9 | - |
|
|
|
|
|
|
| Moss | 33.1 | - |
|
|
|
|
|
|
| LLAMA-65B | 34.7 | - |
|
|
|
|
|
|
| Qwen-7B | 58.96 | 60.35 |
|
|
|
|
|
|
| Gemma-7B | 42.57 | 44.20 |
|
|
|
|
|
|
| OLMo-7B | 35.18 | 35.55 |
|
|
|
|
|
|
| MAP-NEO-7B | 56.97 | 55.01 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## ⛏️ 快速使用
|
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
|
|
|
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
model_name = "zhanshijin/Steel-LLM"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
|
|
|
|
|
model_name,
|
|
|
|
|
|
torch_dtype="auto",
|
|
|
|
|
|
device_map="auto"
|
|
|
|
|
|
)
|
|
|
|
|
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
prompt = "你是谁开发的"
|
|
|
|
|
|
messages = [
|
|
|
|
|
|
{"role": "user", "content": prompt}
|
|
|
|
|
|
]
|
|
|
|
|
|
text = tokenizer.apply_chat_template(
|
|
|
|
|
|
messages,
|
|
|
|
|
|
tokenize=False,
|
|
|
|
|
|
add_generation_prompt=True
|
|
|
|
|
|
)
|
|
|
|
|
|
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
generated_ids = model.generate(
|
|
|
|
|
|
**model_inputs,
|
|
|
|
|
|
max_new_tokens=512
|
|
|
|
|
|
)
|
|
|
|
|
|
generated_ids = [
|
|
|
|
|
|
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
|
|
|
|
|
|
]
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
|
|
|
|
|
|
print(response)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```
|
