中科院国产多语言大模型-YAYI2开源！家族AI应用场景全覆盖！

项目简介

YAYI 2 是中科闻歌研发的新一代开源大语言模型，中文名：雅意，采用了超过 2 万亿 Tokens 的高质量、多语言语料进行预训练。

开源地址：https://github.com/wenge-research/YAYI2

YAYI2-30B是其模型规模，是基于 Transformer 的大语言模型。拥有300亿参数规模，基于国产化算力支持，数据语料安全可控，模型架构全自主研发。在媒体宣传、舆情感知、政务治理、金融分析等场景具有强大的应用能力。具有语种覆盖多、垂直领域深、开源开放的特点。

中科闻歌 此次开源计划是希望促进中文预训练大模型开源社区的发展，并积极为此做出贡献，共同构建雅意大模型生态。

预训练数据

雅意2.0 在预训练阶段，采用了互联网数据来训练模型的语言能力，还添加了通用精选数据和领域数据，以增强模型的专业技能。

同时其还构建了一套全方位提升数据质量的数据处理流水线，包括标准化、启发式清洗、多级去重、毒性过滤四个模块。共收集 240TB 原始数据，预处理后仅剩 10.6TB 高质量数据。

分词器

• YAYI 2 采用 Byte-Pair Encoding（BPE）作为分词算法，使用 500GB 高质量多语种语料进行训练，包括汉语、英语、法语、俄语等十余种常用语言，词表大小为 81920。

• 对数字进行逐位拆分，以便进行数学相关推理；同时，在词表中手动添加了大量HTML标识符和常见标点符号，以提高分词的准确性。同时还预设了200个保留位，以便未来可能的应用。

• 采样了单条长度为 1万 Tokens 的数据形成评价数据集，涵盖中文、英文和一些常见小语种，并计算了模型的压缩比。
  

• 压缩比越低通常表示分词器具有更高效率的性能。

环境安装

1、克隆本仓库内容到本地环境

git clone https://github.com/wenge-research/YAYI2.git   cd YAYI2

2、创建 conda 虚拟环境

conda create --name yayi_inference_env python=3.8   
conda activate yayi_inference_env

本项目需要 Python 3.8 或更高版本。

3、安装依赖

pip install transformers==4.33.1   
pip install torch==2.0.1   
pip install sentencepiece==0.1.99   
pip install accelerate==0.25.0

4、模型推理

>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wenge-research/yayi2-30b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("wenge-research/yayi2-30b", device_map="auto", trust_remote_code=True)
>>> inputs = tokenizer('The winter in Beijing is', return_tensors='pt')
>>> inputs = inputs.to('cuda')
>>> pred = model.generate(
        **inputs, 
        max_new_tokens=256, 
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, 
        do_sample=True,
        repetition_penalty=1.2,
        temperature=0.4, 
        top_k=100, 
        top_p=0.8
        )
>>> print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))

总结

雅意大模型 应用于多个垂直领域行业，如政务、舆情、财税、教育、中医药、金融等都有它的身影。同时也衍生出了一系列家族AI产品，比如企业级AI助手、数据标注平台、知识库AI助手、绘画创作平台、AI机器人等。

相信国产模型的生态开源开放，能对多语种、多领域、多行业的应用场景提供一大助力。