--- license: apache-2.0 ---

Chinese-Mixtral-8x7B

![](img/logo.png)
## 🚀 介绍 本项目基于Mistral发布的模型[Mixtral-8x7B](https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/)进行了中文扩词表增量预训练，希望进一步促进中文自然语言处理社区对MoE模型的研究。我们扩充后的词表显著提高了模型对中文的编解码效率，并通过大规模开源语料对扩词表模型进行增量预训练，使模型具备了强大的中文生成和理解能力。 项目开源内容： - 中文Mixtral-8x7B扩词表大模型 - 扩词表增量预训练代码 > 请注意，Chinese-Mixtral-8x7B仍然可能生成包含事实性错误的误导性回复或包含偏见/歧视的有害内容，请谨慎鉴别和使用生成的内容，请勿将生成的有害内容传播至互联网。 ## 📥 模型下载 本项目使用QLoRA进行训练，LoRA权重与合并权重后的模型分别开源，您可以根据自己的需求选择下载： | 模型名称 | 模型大小 | 下载地址 | 备注 | |:----------------------------:|:-----:|:-----------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:| | Chinese-Mixtral-8x7B | 88GB | [🤗HuggingFace](https://huggingface.co/HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B) | 中文扩词表完整模型，可以直接使用 | | Chinese-Mixtral-8x7B-adapter | 2.7GB | [🤗HuggingFace](https://huggingface.co/HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B-adapter) | LoRA权重，需要与原版Mixtral-8x7B进行合并才可以使用，合并脚本请参考[这里](https://gist.github.com/ChrisHayduk/1a53463331f52dca205e55982baf9930) | ## 💻 模型推理 Chinese-Mixtral-8x7B支持完整的Mixtral-8x7B模型生态，包括使用`vLLM`、`Flash Attention 2`进行加速，使用`bitsandbytes`进行模型量化等。以下是使用Chinese-Mixtral-8x7B进行推理的代码示例。 使用Flash Attention 2： ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, attn_implementation="flash_attention_2", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") text = "我的名字是" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(0) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 使用4bit量化： ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, load_in_4bit=True, device_map="auto") text = "我的名字是" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(0) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 请注意，Chinese-Mixtral-8x7B为基座模型，没有经过指令微调，因此指令遵循能力有限。您可以参考[微调](#微调)一节对模型进行微调。 ## 📈 模型性能 ### 模型综合能力 我们分别使用以下评测数据集对Chinese-Mixtral-8x7B进行评测： - C-Eval：一个全面的中文基础模型评估套件。它包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别。 - CMMLU：一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。 - MMLU：一个包含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评测数据集之一。 - HellaSwag：一个极具挑战的英文NLI评测数据集，每一个问题都需要对上下文进行深入理解，而不能基于常识进行回答。 根据Mistral发布的[技术报告](https://arxiv.org/pdf/2401.04088.pdf)，Mixtral-8x7B在推理时将激活13B参数。下表为Chinese-Mixtral-8x7B与其他13B规模的中文扩词表模型在各个评测数据集上的5-shot结果： | 模型名称 | 增量训练语料 | C-Eval
(中文) | CMMLU
(中文) | MMLU
(英文) | HellaSwag
(英文) | |:-----------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:-------------:|:------------:|:-----------------:| | [IDEA-CCNL/Ziya2-13B-Base](https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya2-13B-Base) | 650B Token | 59.29 | 60.93 | 59.86 | 58.90 | | [TigerResearch/tigerbot-13b-base-v3](https://huggingface.co/TigerResearch/tigerbot-13b-base-v3) | 500B Token | 50.52 | 51.65 | 53.46 | 59.16 | | [Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-13B-hf](https://huggingface.co/Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-13B-hf) | 11B Token | 42.57 | 41.95 | 51.32 | 59.05 | | [hfl/chinese-llama-2-13b](https://huggingface.co/hfl/chinese-llama-2-13b) | 约30B Token(120GB) | 41.90 | 42.08 | 51.92 | 59.28 | | **Chinese-Mixtral-8x7B(本项目)** | 42B Token | 52.08 | 51.08 | 69.80 | 65.69 | 在中文知识和理解方面，我们的Chinese-Mixtral-8x7B与TigerBot-13B-Base-v3性能相当。由于Chinese-Mixtral-8x7B的训练数据量仅为TigerBot-13B-Base-v3的8%，我们的模型仍有进一步提升的空间。与此同时，得益于原版Mixtral-8x7B模型强大的性能，我们的Chinese-Mixtral-8x7B达到了各个扩词表模型的最强英文水平。 > 由于不同版本的评测脚本实现细节有细微差异，为了保证评测结果的一致性和公平性，我们的评测脚本统一使用EleutherAI发布的lm-evaluation-harness，commit hash为[28ec7fa](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/tree/28ec7fa950346b5a895e85e1f3edd5648168acc4)。 ### 模型生成效果 下表为各个扩词表模型的生成效果。由于部分模型的预训练语料未使用`eos_token`进行分隔，我们采用了`max_tokens = 100`对生成文本进行截断。我们的采样参数为`temperature = 0.8, top_p = 0.9`。 ![](./img/case.png) ### 中文编解码效率 针对中文编解码效率，我们使用各个扩词表模型的分词器对[SkyPile](https://huggingface.co/datasets/Skywork/SkyPile-150B)数据集的一个切片（2023-06_zh_head_0000.jsonl）进行编码，对比了各个分词器输出的中文文本Token量： | 模型名称 | 模型类别 | 词表大小 | 中文文本Token量 | 编解码效率 | |:----------------------------------:|:-------:|:-----:|:----------:|:-------:| | meta-llama/Llama-2-13B-hf | LLaMA | 32000 | 780M | 低 | | mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 | Mixtral | 32000 | 606M | 低 | | Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-13B-hf | LLaMA | 40076 | 532M | 中 | | IDEA-CCNL/Ziya2-13B-Base | LLaMA | 39424 | 532M | 中 | | hfl/chinese-llama-2-13b | LLaMA | 55296 | 365M | 高 |、 | TigerResearch/tigerbot-13b-base-v3 | LLaMA | 65112 | 342M | 高 | | **Chinese-Mixtral-8x7B(本项目)** | Mixtral | 57000 | 355M | 高 | 在约1.4GB的测试文本中，我们的Chinese-Mixtral-8x7B中文编解码效率仅次于TigerBot-13B-Base-v3，较原模型提高了41.5%。这有利于加速中文文本的推理速度，并在In-Context Learning、Chain-of-Thought等场景中节省序列长度，有利于提高复杂推理任务的性能。 ## ⚙️ 训练细节
### 词表扩充 我们使用`sentencepiece`在12G知乎数据和2G悟道数据上训练中文BPE词表。我们在训练词表时分别枚举了中文单字Token数量以及中文总Token数量，并对二者进行组合，得到了数百个大小、内容各异的词表。为了得到最适合的词表，我们通过Zheng Bo等人提出的[ALP](https://arxiv.org/pdf/2109.07306.pdf)计算这些词表的中文词汇能力。ALP通过计算特定语言的子词切分粒度，并对词表的中低频子词进行惩罚，是一种方便快捷的衡量特定语言词汇能力的指标。 我们在书籍和百科语料上评估了不同词表的ALP值。图示中，四条曲线分别代表四种中文单字Token数量的词表（4451、5435、6414和7434）。为了避免词表过小导致中文压缩率过低，以及词表过大导致embedding层过于稀疏，我们选取ALP曲线的拐点，对应向词表中新增25000个中文Token。在此基础上，我们选择了四条曲线中ALP最大者，即新增6414个中文单字Token的词表，作为最终Chinese-Mixtral-8x7B选用的词表。 ![](./img/alp.png) 在获得新词表后，我们需要对embedding和lm_head层进行扩充和初始化。我们使用新Token在旧embedding层中的词嵌入平均值对扩充部分进行初始化。在我们的前期实验中，这种方法略优于HuggingFace的默认实现，即使用固定的正态分布进行初始化。
### 增量预训练 Mixtral-8x7B模型参数量为46.7B，全参数训练需要同时使用多种并行策略，在训练资源受限的情况下时间成本过高。因此我们采用HuggingFace官方推荐的方法，使用QLoRA对模型进行训练。QLoRA在LoRA低秩分解的基础上，通过引入4位量化、双重量化和利用NVIDIA统一内存进行分页，进一步减少了训练所需显存，同时保持了与全参数训练相当的性能。 我们参考Yiming Cui等人[对LoRA的设置](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/blob/main/scripts/training/run_pt.sh)，对原模型所有Linear层应用低秩分解，并将扩增后的embedding和lm_head层的参数设置为可训练。对于模型主体，我们采用NF4格式进行量化，这种格式可以使得量化后的数据与量化前具有同等的数据分布，模型的权重信息损失更少。 #### 环境准备 我们建议使用Python 3.10 + torch 2.0.1 ```shell # Pytorch + Transformers $ pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 $ pip install transformers==4.36.2 datasets evaluate peft accelerate gradio optimum sentencepiece $ pip install jupyterlab scikit-learn pandas matplotlib tensorboard nltk rouge bitsandbytes fire # DeepSpeed $ git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git $ cd DeepSpeed $ DS_BUILD_FUSED_ADAM=1 pip3 install . # Flash Attention $ pip install flash-attn --no-build-isolation ``` #### 数据集下载 我们基于现有的开源数据集训练了Chinese-Mixtral-8x7B，数据集包括： | 数据集名称 | 数据集语言 |使用数据量| 备注 | |:----------------------------------------------------------------------------:|:-----:|:----------------:|:-----:| | [Skywork/SkyPile-150B](https://huggingface.co/datasets/Skywork/SkyPile-150B) | 中文 |30B| 仅使用2022 + 2023年的数据 | | [DKYoon/SlimPajama-6B](https://huggingface.co/datasets/DKYoon/SlimPajama-6B) | 英文 |12B| 数据集重复2 Epoch | 通过`data/download.py`将数据集下载到`data`中。针对Slimpajama数据集，需要使用`data/parquet2jsonl.py`将原始数据集转换为`jsonl`格式。 下载后的数据集为多个jsonl文件的分片，使用`cat`将多个分片合并为一个jsonl文件。 ```shell $ cat *.jsonl > all.jsonl ``` 通过`split`将jsonl切分为train和valid集合。本项目中train和valid的行数比例为999:1。 ```shell $ wc -l all.jsonl # 计算数据集总行数 $ split -l all.jsonl # 按999:1计算train/valid行数，进行切分 $ mv xaa DKYoon-SlimPajama-6B-train.jsonl # 重命名 $ mv xab DKYoon-SlimPajama-6B-dev.jsonl ``` #### 数据集预处理 将数据集名称和路径注册到`data/datasets.toml`中： ```toml [DKYoon-SlimPajama-6B] # 数据集名称 splits = ["train", "dev"] # 数据集train/valid集合 root = "{DATA_DIR}/en/{name}" # 数据集根目录 doc = "{name}-{split}" # 数据集文件名 encoded = "encoded-{name}-{split}" # 预处理保存位置 ``` 使用`data/preprocess_datasets.py`对数据集进行子词切分，从而加快训练速度。 ```shell $ python data/preprocess_datasets.py --ds_name SkyPile-150B-2023 --tokenizer_name_or_path tokenizer/Mixtral-8x7B-v0.1-vocab $ python data/preprocess_datasets.py --ds_name DKYoon-SlimPajama-6B --tokenizer_name_or_path tokenizer/Mixtral-8x7B-v0.1-vocab ``` 在进行子词切分后，可以使用`data/utils.py`查看各个数据集的token总量： ```shell $ python data/utils.py ``` #### 开始训练 训练启动脚本为`scripts/train.sh`。可以通过修改其中的`TRAIN_DATASETS`修改训练数据集和数据集比例： ```shell TRAIN_DATASETS=( 1:SkyPile-150B-2022 # 使用全量SkyPile-150B-2022 0.1:SkyPile-150B-2023 # 使用SkyPile-150B-2023的10%数据 1:DKYoon-SlimPajama-6B # 使用全量DKYoon-SlimPajama-6B ) ``` 如果您使用SLURM集群管理系统，可以通过`sbatch`进行提交： ```shell $ sbatch scripts/train.sh ``` 如果没有SLURM或希望通过命令行启动训练，您可以直接提取`scripts/train.sh`中的`torchrun`开始训练。
### 微调 本项目发布的Chinese-Mixtral-8x7B为基座模型，没有经过微调。如果您希望使用Chinese-Mixtral-8x7B进行下游任务微调或SFT，可以参考HuggingFace给出Mixtral-8x7B的QLoRA微调脚本进行训练：[HuggingFace的官方示例代码](https://github.com/huggingface/trl/blob/main/examples/scripts/sft.py)。
## ✒️ 引用 如果您觉得本项目对您的研究有所帮助或使用了本项目的代码，请引用本项目： ```bibtex @misc{Chinese-Mixtral-8x7B, author = {HIT-SCIR}, title = {Chinese-Mixtral-8x7B: An Open-Source Mixture-of-Experts LLM}, year = {2024}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B}} } ``` ## 🌟 Star History [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B&type=Date)](https://star-history.com/#HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B&Date)