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- [2024/03/25] 发布XVERSE-65B-Chat GGUF、GPTQ量化模型，支持llama.cpp、vLLM在MacOS/Linux/Windows系统上推理XVERSE-65B-Chat模型。
- [2023/12/14] 发布 XVERSE-65B-Chat 模型，该模型为基于 XVERSE-65B 底座模型的对齐版本。
- [2023/12/08] 发布 XVERSE-65B-2 底座模型，该模型在前一版本的基础上进行了 Continual Pre-Training，训练总 token 量达到 3.2 万亿；模型各方面的能力均得到提升，尤其是数学和代码能力，在 GSM8K 上提升 20%，HumanEval 上提升 41%。
- [2023/11/29] 更新模型架构及更多底座数据的相关信息。
- [2023/11/24] 更新底座数据的相关信息。
- [2023/11/06] 发布 65B 尺寸的 XVERSE-65B 底座模型。
XVERSE-65B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型（Large Language Model），参数规模为 650 亿，本次开源的模型为底座模型 XVERSE-65B，主要特点如下：
- 模型结构：XVERSE-65B 使用主流 Decoder-only 的标准 Transformer 网络结构，支持 16K 的上下文长度（Context Length），能满足更长的多轮对话、知识问答与摘要等需求，模型应用场景更广泛。
- 训练数据：构建了 2.6 万亿 token 的高质量、多样化的数据对模型进行充分训练，包含中、英、俄、西等 40 多种语言，通过精细化设置不同类型数据的采样比例，使得中英两种语言表现优异，也能兼顾其他语言效果。
- 分词：基于 BPE（Byte-Pair Encoding）算法，使用上百 GB 语料训练了一个词表大小为 100,534 的分词器，能够同时支持多语言，而无需额外扩展词表。
- 训练框架：训练中采用 FlashAttention2 加速计算，3D 并行基础上采用虚拟流水线（virtual pipeline）技术，降低较长流水线和 16k 上下文窗口产生的过高气泡率，在千卡集群的峰值算力利用率达到业界前列。同时通过集群基础设施运营、资源调度、训练框架和调度平台协同等持续优化，打造出高稳定、低中断、强容错的训练系统，将每周有效训练率提升至 98.6%。
XVERSE-65B的模型大小、架构和学习率如下：
| params | d_model | n_heads | n_layers | d_ff | learning rate |
|---|---|---|---|---|---|
| 65B | 8192 | 64 | 80 | 22016 | 1.5e−4 |
在预训练阶段，XVERSE-65B 主要使用了 7 类不同的数据类型。以下表格展示了 XVERSE-65B 与其他一些知名模型在底座数据集方面的比较：
| 数据类别 | GPT31 | Llama2 | BLOOM3 | PaLM4 | Chinchilla5 | Gopher6 | MT-NLG7 | XVERSE-65B |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 网页类 | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y |
| 代码类 | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | |
| 百科类 | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | |
| 书籍类 | Y | Y | Y | Y | Y | Y | Y | |
| 论文类 | Y | Y | Y | |||||
| 问答类 | Y | Y | Y | Y | Y |
注：'Y' 表示使用了该类数据。
在预训练阶段，不同类别数据的采样比例如下所示：
| 网页类 | 代码类 | 百科类 | 书籍类 | 论文类 | 问答类 | 其他类 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 比例(%) | 72.91 | 7.09 | 4.81 | 5.62 | 6.55 | 1.15 | 1.87 |
在预训练阶段，XVERSE-65B 主要使用了 41 种自然语言，以下表格展示了不同语种在底座数据中的占比：
| 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| en | 54.91 | pl | 0.48 | hu | 0.19 | ar | 0.12 | fa | 0.07 | sl | 0.05 |
| zh | 31.09 | it | 0.36 | ko | 0.18 | ro | 0.11 | hi | 0.07 | et | 0.04 |
| ja | 3.22 | pt | 0.34 | sv | 0.15 | bg | 0.10 | no | 0.07 | lv | 0.03 |
| ru | 3.15 | cs | 0.27 | el | 0.14 | th | 0.10 | ca | 0.06 | sr | 0.03 |
| de | 1.52 | uk | 0.24 | fi | 0.14 | da | 0.09 | iw | 0.06 | ta | 0.03 |
| es | 0.91 | tr | 0.23 | id | 0.13 | mr | 0.08 | lt | 0.05 | kk | 0.02 |
| fr | 0.73 | nl | 0.20 | vi | 0.13 | sk | 0.08 | ms | 0.05 |
注：各种语言简称的对照可参考：ISO_639-1
对于代码类数据，以下表格展示了不同编程语言的占比：
| 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) | 语言 | 比例(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PHP | 17.06 | Go | 3.38 | Shell | 0.74 | PowerShell | 0.23 | Arduino | 0.13 | R | 0.04 |
| JavaScript | 15.65 | Rust | 2.33 | Haskell | 0.46 | Groovy | 0.21 | Assembly | 0.13 | ABAP | 0.01 |
| Java | 15.18 | Ruby | 1.61 | Common Lisp | 0.43 | Pascal | 0.20 | Clojure | 0.12 | COBOL | 0.0022 |
| Python | 14.64 | Swift | 1.40 | Perl | 0.34 | FORTRAN | 0.19 | Cuda | 0.12 | Verilog | 0.0001 |
| TypeScript | 6.55 | Kotlin | 1.40 | CSS | 0.32 | Elixir | 0.17 | VHDL | 0.09 | ||
| C | 4.84 | Scala | 1.08 | Julia | 0.32 | Solidity | 0.16 | Emacs Lisp | 0.08 | ||
| C++ | 4.68 | Dart | 0.95 | Visual Basic | 0.25 | F# | 0.14 | Objective-C++ | 0.08 | ||
| C# | 3.44 | SQL | 0.76 | OCaml | 0.24 | Erlang | 0.14 | Crystal | 0.06 |
为了综合评估模型的性能，我们在一系列标准数据集上进行了全面测试，包括C-Eval、CMMLU、Gaokao-Bench、MMLU、GAOKAO-English、AGIEval、RACE-M、CommonSenseQA、PIQA、GSM8K和HumanEval。这些评估覆盖了模型在多个领域的能力，具体包括中文问答、英文问答、语言理解、常识问答、逻辑推理、数学问题解答以及编程能力。评估结果如下：
| 能力维度 | 数据集 | XVERSE-65B-2 | XVERSE-65B | Llama1-65B | Llama2-70B | Falcon-180B | GPT-3.5 | GPT-4 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 中文问答 | C-Eval | 5-shot | 72.4 | 68.6 | 38.8 | 49.9 | 54.2 | 54.4 | 68.7 |
| CMMLU | 5-shot | 75.1 | 72.6 | 40.6 | 53.6 | 57.2 | 53.9 | 71.0 | |
| Gaokao-Bench1 | 5-shot | 76.9 | 73.9 | 38.9 | 51.4 | 50.5 | - | - | |
| 英文问答 | MMLU | 5-shot | 74.4 | 70.8 | 63.4 | 68.9 | 70.5 | 70.0 | 86.4 |
| GAOKAO-English1 | 5-shot | 86.6 | 85.3 | 67.0 | 76.6 | 63.3 | - | - | |
| 中英文问答 | AGIEval1 | 5-shot | 66.2 | 61.8 | 42.4 | 51.4 | 51.3 | - | - |
| 语言理解 | RACE-M | 0-shot | 90.7 | 90.6 | 67.9 | 81.5 | 87.6 | 85.6 | 93.7 |
| 常识问答 | CommonSenseQA | 7-shot | 81.1 | 79.8 | 74.0 | 78.5 | 82.4 | 80.2 | 88.3 |
| 推理 | PIQA | 0-shot | 79.4 | 80.4 | 82.8 | 82.8 | 85.3 | 81.7 | 89.2 |
| 数学 | GSM8K | 4-shot | 72.6 | 60.3 | 50.9 | 56.8 | 62.6 | 57.1 | 92.0 |
| 代码 | HumanEval | 0-shot | 37.8 | 26.8 | 23.7 | 29.9 | - | 48.1 | 67.0 |
1：只针对其中的单项选择题进行测试，即排除了填空题、开放性问题和多项选择题
对于上述所有比较模型，我们优先汇报其官方公布的结果。在缺少官方结果的情况下，我们采用了 OpenCompass 榜单的报告结果。其他结果则来自于我们自行执行的评估流程所获得的数据。
对于 MMLU ，我们采用作者提供的评测工具，C-Eval、AGIEval、GAOKAO-Bench、GAOKAO-English 与 MMLU 的评测方式相同，其余评测数据集使用 OpenCompass 评估框架进行评估。
下表列出了在 XVERSE-65B 上进行推理和微调所需要的硬件资源：
| 类型 | 方法 | 内存 | GPU | |
|---|---|---|---|---|
| XVERSE-65B | 训练 | LoRA with ZeRO-3 | 1500GB | 8*A800 80G |
| XVERSE-65B | 推理 | BF16/FP16 | 500GB | 2*A800 80G |
- 下载本仓库：
git clone https://github.com/xverse-ai/XVERSE-65B
cd XVERSE-65B- 使用 pip 安装依赖：
pip install -r requirements.txt可通过以下代码加载 XVERSE-65B 模型来进行推理：
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xverse/XVERSE-65B")
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("xverse/XVERSE-65B", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')
>>> model = model.eval()
>>> inputs = tokenizer('北京的景点：故宫、天坛、万里长城等。\n深圳的景点：', return_tensors='pt').input_ids
>>> inputs = inputs.cuda()
>>> generated_ids = model.generate(inputs, max_new_tokens=64, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, repetition_penalty=1.1)
>>> print(tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True))可通过以下代码启动一个web server，在浏览器输入访问地址后，可使用 XVERSE-65B 模型进行推理：
python text_generation_demo.py --port='port' --model_path='/path/to/model/' --tokenizer_path='/path/to/tokenizer/'XVERSE-65B 支持开发者进行微调以实现更好的性能表现。在此我们尝试使用 LLaMA-Factory 与 XVERSE-65B 进行兼容性微调训练，并在 8 * Nvidia A800 80 GB + DeepSpeed 的环境下进行了测试。
下面我们给出了使用LoRA with ZeRO-3的微调方法。
下载 LLaMA-Factory 项目并按其要求安装依赖。
训练启动脚本：
其中 model_path 请替换为自己的模型路径
XVERSE-65B 基于 bfloat16 训练的，建议选用 bfloat16 做微调训练。
deepspeed --num_gpus 8 src/train_bash.py \
--deepspeed deepspeed.json \
--stage sft \
--model_name_or_path model_path \
--do_train \
--dataset alpaca_gpt4_zh \
--template default \
--finetuning_type lora \
--lora_target q_proj,v_proj \
--output_dir output_model_path \
--overwrite_cache \
--per_device_train_batch_size 4 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--lr_scheduler_type cosine \
--logging_steps 1 \
--save_steps 1000 \
--learning_rate 5e-5 \
--num_train_epochs 3.0 \
--plot_loss \
--bf16deep_speed.json 参数配置：
{
"train_micro_batch_size_per_gpu":"auto",
"gradient_accumulation_steps":"auto",
"gradient_clipping":"auto",
"zero_allow_untested_optimizer":true,
"fp16":{
"enabled":false
},
"bfloat16":{
"enabled":true
},
"zero_optimization":{
"stage":3,
"allgather_partitions":true,
"reduce_scatter":true,
"overlap_comm":false,
"contiguous_gradients":true
}
}XVERSE-65B 与其他所有 LLM 一样，在某些情况下可能会产生不准确、有偏见或其他令人反感的内容。因此，请谨慎使用模型生成的内容，请勿将生成的有害内容进行传播，在部署任何 XVERSE-65B 的应用之前，开发人员应根据其具体应用对模型进行安全测试和调优。
我们强烈警告不要将 XVERSE-65B 模型用于制造或传播有害信息，或进行任何可能损害公众、国家、社会安全或违反法规的活动。如果使用 XVERSE-65B 模型产生任何问题，无论是数据安全问题、公共舆论风险，还是模型被误解、滥用、传播或不合规使用所引发的任何风险和问题，我们将不承担任何责任。
使用本仓库的源码需要遵循 Apache-2.0 开源协议，使用 XVERSE-65B 的模型权重则需要遵循模型许可协议。
XVERSE-65B 模型权重对学术研究完全开放，并且支持免费商用。如需申请商业许可证，请填写【申请表】，如有其他问题或合作，请联系 opensource@xverse.cn。
Footnotes
-
GPT3 Paper: Language Models are Few-Shot Learners ↩
-
LLaMA Paper: LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models ↩
-
BLOOM Paper: BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model ↩
-
PaLM Paper: PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways ↩
-
Chinchilla Paper: Training Compute-Optimal Large Language Models ↩
-
Gopher Paper: Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher ↩
-
MT-NLG Paper: Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A Large-Scale Generative Language Model ↩