baichuan-7B: 开源可商用支持中英文的最好大模型

背景

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权威 benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得了同参数规模下的最好效果。

baichuan-7B的优点

在同尺寸模型中baichuan-7B达到了目前SOTA的水平。
baichuan-7B使用自有的中英文双语语料进行训练，在中文上进行优化，在C-Eval达到SOTA水平。
不同于LLaMA完全禁止商业使用，baichuan-7B使用更宽松的开源协议，允许用于商业目的。

数据收集

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。

模型结构

整体模型基于标准的 Transformer 结构，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 上，如下图：
激活层：SwiGLU, Feedforward 变化为(8/3)倍的隐含层大小，即11008。
Layer-Normalization: 基于 RMSNorm 的 Pre-Normalization。

预训练

采用 DeepSpeed 框架进行训练，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：

算子优化技术：采用更高效算子，如 Flash-attention，NVIDIA apex 的 RMSNorm 等。
算子切分技术：将部分计算算子进行切分，减小内存峰值。
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。
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。
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，在千卡A800机器上达到了7B模型182Tflops的吞吐，GPU峰值算力利用率高达58.3% 。

最终的loss如下图：

实验效果

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。

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。

先修改 evaluate_zh.py 中的 OPENMODEL_PATH 和 CEVAL_DATA_PATH 两个值，分别是模型（文件夹）存放的路径和 C-Eval 数据集的路径。再执行下面的脚本。

shot=5  # few-shot
gpu=0  # 显卡id
split=test  # 评估测试集
model_id=baichuan-7b   # 待评估的模型
task=ceval  # 任务名称：ceval
echo gpu_idx-${gpu}-${model_id}_${task}_${split}_${shot}-shot
nohup python  evaluate_zh.py --gpu_idx ${gpu} --model_id ${model_id} --task ${task} --shot ${shot} --split ${split} --show_detail  > ${model_id}_${task}_${split}_${shot}-shot_record.txt 2>&1 &

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

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
Open-LLaMA-v2-pretrain	21.41
Ziya-LLaMA-13B-pretrain	23.17
Falcon-7B	23.98
TigerBot-7B-base	25.94
LLaMA-7B	27.81
ChatGLM-6B	21.41
BLOOM-7B	26.96
BLOOMZ-7B	28.72
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。

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

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
LLaMA-7B2	34.0	38.3	30.5	38.1	35.1
Falcon-7B1	-	-	-	-	35.0
mpt-7B1	-	-	-	-	35.6
ChatGLM-6B0	35.4	41.0	31.3	40.5	36.9
BLOOM-7B0	25.0	24.4	26.5	26.4	25.5
BLOOMZ-7B0	31.3	42.1	34.4	39.0	36.1
moss-moon-003-base (16B)0	24.2	22.8	22.4	24.4	23.6
moss-moon-003-sft (16B)0	30.5	33.8	29.3	34.4	31.9
baichuan-7B0	38.4	48.9	35.6	48.1	42.3

总结

baichuan-7B模型基于标准的 Transformer 结构，采用了和 LLaMA 一样的模型设计，核心优势如下：

在同尺寸模型中baichuan-7B达到了目前SOTA的水平。
baichuan-7B使用自有的中英文双语语料进行训练，在中文上进行优化，在C-Eval达到SOTA水平。
不同于LLaMA完全禁止商业使用，baichuan-7B使用更宽松的开源协议，允许用于商业目的。

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