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language: |
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- en |
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- zh |
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license: other |
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tasks: |
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- text-generation |
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studios: |
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- baichuan-inc/Baichuan-13B-Chatdemo |
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<div align="center"> |
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<h1> |
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Baichuan 2 |
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</h1> |
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</div> |
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<div align="center"> |
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<a href="https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2" target="_blank">🦉GitHub</a> | |
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<a href="https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base/file/view/master/wechat.jpeg" target="_blank">💬WeChat</a> | |
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<a href="https://modelscope.cn/studios/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chatdemo/summary" target="_blank">🤖Demo</a> |
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<div align="center"> |
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🚀 <a href="https://www.baichuan-ai.com/" target="_blank">百川大模型在线对话平台</a> 已正式向公众开放 🎉 |
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</div> |
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# 目录 |
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- [📖 模型介绍](#模型介绍) |
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- [⚙️ 快速开始](#快速开始) |
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- [📊 Benchmark评估](#评估) |
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- [📜 声明与协议](#声明与协议) |
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# 模型介绍 |
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- Baichuan 2 是[百川智能]推出的**新一代开源大语言模型**，采用 **2.6 万亿** Tokens 的高质量语料训练。 |
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- Baichuan 2 在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸**最佳**的效果。 |
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- 本次发布包含有 **7B**、**13B** 的 **Base** 和 **Chat** 版本，并提供了 Chat 版本的 **4bits 量化**。 |
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- 所有版本对学术研究完全开放。同时，开发者通过邮件申请并获得官方商用许可后，即可**免费商用**，请参考[协议](#协议)章节。 |
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- 欢迎阅读我们的技术报告 [Baichuan 2: Open Large-scale Language Models] 获取更多信息。 |
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本次发布版本和下载链接见下表： |
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| | 基座模型 | 对齐模型 | 对齐模型 4bits 量化 | |
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|:---:|:--------------------:|:--------------------:|:--------------------------:| |
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| 7B | [Baichuan2-7B-Base] | [Baichuan2-7B-Chat] | [Baichuan2-7B-Chat-4bits] | |
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| 13B | [Baichuan2-13B-Base] | [Baichuan2-13B-Chat] | [Baichuan2-13B-Chat-4bits] | |
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# 快速开始 |
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```python |
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import torch |
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from modelscope import snapshot_download, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,GenerationConfig |
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model_dir = snapshot_download("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat", revision='v1.0.1') |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", |
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trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16) |
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", |
|
trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16) |
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model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir) |
|
messages = [] |
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messages.append({"role": "user", "content": "讲解一下“温故而知新”"}) |
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response = model.chat(tokenizer, messages) |
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print(response) |
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messages.append({'role': 'assistant', 'content': response}) |
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messages.append({"role": "user", "content": "背诵一下将进酒"}) |
|
response = model.chat(tokenizer, messages) |
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print(response) |
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``` |
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在魔搭社区的免费算力上，也可以通过量化的方式使用13B对话模型 |
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```python |
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import torch |
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from modelscope import snapshot_download, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,GenerationConfig |
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from transformers import BitsAndBytesConfig |
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quantization_config = BitsAndBytesConfig( |
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False, |
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True, |
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bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, |
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bnb_4bit_quant_type='nf4', |
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bnb_4bit_use_double_quant=True) |
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model_dir = snapshot_download("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat", revision='v1.0.1') |
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", |
|
trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16) |
|
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", |
|
trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16, |
|
quantization_config=quantization_config) |
|
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir) |
|
messages = [] |
|
messages.append({"role": "user", "content": "讲解一下“温故而知新”"}) |
|
response = model.chat(tokenizer, messages) |
|
print(response) |
|
messages.append({'role': 'assistant', 'content': response}) |
|
messages.append({"role": "user", "content": "背诵一下将进酒"}) |
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response = model.chat(tokenizer, messages) |
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print(response) |
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``` |
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# Benchmark 结果 |
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我们在[通用]、[法律]、[医疗]、[数学]、[代码]和[多语言翻译]六个领域的中英文权威数据集上对模型进行了广泛测试，更多详细测评结果可查看[GitHub]。 |
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### 7B 模型结果 |
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| | **C-Eval** | **MMLU** | **CMMLU** | **Gaokao** | **AGIEval** | **BBH** | |
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|:-----------------------:|:----------:|:--------:|:---------:|:----------:|:-----------:|:-------:| |
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| | 5-shot | 5-shot | 5-shot | 5-shot | 5-shot | 3-shot | |
|
| **GPT-4** | 68.40 | 83.93 | 70.33 | 66.15 | 63.27 | 75.12 | |
|
| **GPT-3.5 Turbo** | 51.10 | 68.54 | 54.06 | 47.07 | 46.13 | 61.59 | |
|
| **LLaMA-7B** | 27.10 | 35.10 | 26.75 | 27.81 | 28.17 | 32.38 | |
|
| **LLaMA2-7B** | 28.90 | 45.73 | 31.38 | 25.97 | 26.53 | 39.16 | |
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| **MPT-7B** | 27.15 | 27.93 | 26.00 | 26.54 | 24.83 | 35.20 | |
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| **Falcon-7B** | 24.23 | 26.03 | 25.66 | 24.24 | 24.10 | 28.77 | |
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| **ChatGLM2-6B** | 50.20 | 45.90 | 49.00 | 49.44 | 45.28 | 31.65 | |
|
| **[Baichuan-7B]** | 42.80 | 42.30 | 44.02 | 36.34 | 34.44 | 32.48 | |
|
| **[Baichuan2-7B-Base]** | 54.00 | 54.16 | 57.07 | 47.47 | 42.73 | 41.56 | |
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### 13B 模型结果 |
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| | **C-Eval** | **MMLU** | **CMMLU** | **Gaokao** | **AGIEval** | **BBH** | |
|
|:---------------------------:|:----------:|:--------:|:---------:|:----------:|:-----------:|:-------:| |
|
| | 5-shot | 5-shot | 5-shot | 5-shot | 5-shot | 3-shot | |
|
| **GPT-4** | 68.40 | 83.93 | 70.33 | 66.15 | 63.27 | 75.12 | |
|
| **GPT-3.5 Turbo** | 51.10 | 68.54 | 54.06 | 47.07 | 46.13 | 61.59 | |
|
| **LLaMA-13B** | 28.50 | 46.30 | 31.15 | 28.23 | 28.22 | 37.89 | |
|
| **LLaMA2-13B** | 35.80 | 55.09 | 37.99 | 30.83 | 32.29 | 46.98 | |
|
| **Vicuna-13B** | 32.80 | 52.00 | 36.28 | 30.11 | 31.55 | 43.04 | |
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| **Chinese-Alpaca-Plus-13B** | 38.80 | 43.90 | 33.43 | 34.78 | 35.46 | 28.94 | |
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| **XVERSE-13B** | 53.70 | 55.21 | 58.44 | 44.69 | 42.54 | 38.06 | |
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| **[Baichuan-13B-Base]** | 52.40 | 51.60 | 55.30 | 49.69 | 43.20 | 43.01 | |
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| **[Baichuan2-13B-Base]** | 58.10 | 59.17 | 61.97 | 54.33 | 48.17 | 48.78 | |
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## 训练过程模型 |
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除了训练了 2.6 万亿 Tokens 的 [Baichuan2-7B-Base] 模型，我们还提供了在此之前的另外 11 个中间过程的模型（分别对应训练了约 0.2 ~ 2.4 万亿 Tokens）供社区研究使用（[训练过程heckpoint下载]）。下图给出了这些 checkpoints 在 C-Eval、MMLU、CMMLU 三个 benchmark 上的效果变化： |
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# 声明与协议 |
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## 声明 |
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我们在此声明，我们的开发团队并未基于 Baichuan 2 模型开发任何应用，无论是在 iOS、Android、网页或任何其他平台。我们强烈呼吁所有使用者，不要利用 |
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Baichuan 2 模型进行任何危害国家社会安全或违法的活动。另外，我们也要求使用者不要将 Baichuan 2 |
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模型用于未经适当安全审查和备案的互联网服务。我们希望所有的使用者都能遵守这个原则，确保科技的发展能在规范和合法的环境下进行。 |
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我们已经尽我们所能，来确保模型训练过程中使用的数据的合规性。然而，尽管我们已经做出了巨大的努力，但由于模型和数据的复杂性，仍有可能存在一些无法预见的问题。因此，如果由于使用 |
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Baichuan 2 开源模型而导致的任何问题，包括但不限于数据安全问题、公共舆论风险，或模型被误导、滥用、传播或不当利用所带来的任何风险和问题，我们将不承担任何责任。 |
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## 协议 |
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* Baichuan 2 模型的社区使用需遵循[《Baichuan 2 模型社区许可协议》]。 |
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* Baichuan 2 支持商用，如果将 Baichuan 2 模型或其衍生品用作商业用途，请您按照如下方式联系许可方，以进行登记并向许可方申请书面授权：联系邮箱 [opensource@baichuan-inc.com]。 |
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[GitHub]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2 |
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[Baichuan2]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2 |
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[Baichuan-7B]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/baichuan-7B/summary |
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[Baichuan2-7B-Base]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base/summary |
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[Baichuan2-7B-Chat]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat/summary |
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[Baichuan2-7B-Chat-4bits]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits/summary |
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[Baichuan-13B-Base]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base/summary |
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[Baichuan2-13B-Base]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Base/summary |
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[Baichuan2-13B-Chat]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat/summary |
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[Baichuan2-13B-Chat-4bits]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat-4bits/summary |
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[通用]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E9%80%9A%E7%94%A8%E9%A2%86%E5%9F%9F |
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[法律]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E6%B3%95%E5%BE%8B%E5%8C%BB%E7%96%97 |
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[医疗]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E6%B3%95%E5%BE%8B%E5%8C%BB%E7%96%97 |
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[数学]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E6%95%B0%E5%AD%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81 |
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[代码]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E6%95%B0%E5%AD%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81 |
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[多语言翻译]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%BF%BB%E8%AF%91 |
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[《Baichuan 2 模型社区许可协议》]:https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base/blob/main/Baichuan2%20%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E5%8D%8F%E8%AE%AE.pdf |
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[邮件申请]: mailto:opensource@baichuan-inc.com |
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[Email]: mailto:opensource@baichuan-inc.com |
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[opensource@baichuan-inc.com]: mailto:opensource@baichuan-inc.com |
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[训练过程heckpoint下载]: https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Intermediate-Checkpoints |
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[百川智能]: https://www.baichuan-ai.com |
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[Baichuan 2: Open Large-scale Language Models]:https://cdn.baichuan-ai.com/paper/Baichuan2-technical-report.pdf |
