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1
+ ---
2
+ language:
3
+ - en
4
+ - zh
5
+ - ja
6
+ - ko
7
+ metrics:
8
+ - accuracy
9
+ pipeline_tag: text-generation
10
+ tags:
11
+ - code
12
+ - model
13
+ - llm
14
+ ---
15
+
16
+ <!-- markdownlint-disable first-line-h1 -->
17
+ <!-- markdownlint-disable html -->
18
+ <div align="center">
19
+ <img src="./assets/imgs/orion_start.PNG" alt="logo" width="50%" />
20
+ </div>
21
+
22
+ <div align="center">
23
+ <h1>
24
+ Orion-14B
25
+ </h1>
26
+ </div>
27
+
28
+ <div align="center">
29
+
30
+ <div align="center">
31
+ <b>🇨🇳中文</b> | <a href="./README.md">🌐English</a> | <a href="./README_ja.md">🇯🇵日本語</a> | <a href="./README_ko.md">🇰🇷한국어</a>
32
+ </div>
33
+
34
+ <h4 align="center">
35
+ <p>
36
+ 🤗 <a href="https://huggingface.co/OrionStarAI" target="_blank">HuggingFace Mainpage</a> | 🤖 <a href="https://modelscope.cn/organization/OrionStarAI" target="_blank">ModelScope Mainpage</a><br>🎬 <a href="https://huggingface.co/spaces/OrionStarAI/Orion-14B-App-Demo" target="_blank">HuggingFace Demo</a> | 🎫 <a href="https://modelscope.cn/studios/OrionStarAI/Orion-14B-App-Demo/summary" target="_blank">ModelScope Demo</a><br>😺 <a href="https://github.com/OrionStarAI/Orion" target="_blank">GitHub</a><br>📖 <a href="https://arxiv.org/pdf/2401.12246.pdf" target="_blank">Tech Report</a>
37
+ <p>
38
+ </h4>
39
+
40
+ </div>
41
+
42
+
43
+ # 目录
44
+
45
+
46
+ - [📖 模型介绍](#zh_model-introduction)
47
+ - [🔗 下载路径](#zh_model-download)
48
+ - [🔖 评估结果](#zh_model-benchmark)
49
+ - [📊 模型推理](#zh_model-inference)
50
+ - [📜 声明协议](#zh_declarations-license)
51
+ - [🥇 企业介绍](#zh_company-introduction)
52
+
53
+
54
+ <a name="zh_model-introduction"></a><br>
55
+ # 1. 模型介绍
56
+
57
+ - Orion-14B-Base是一个具有140亿参数的多语种大模型,该模型在一个包含2.5万亿token的多样化数据集上进行了训练,涵盖了中文、英语、日语、韩语等多种语言。在多语言环境下的一系列任务中展现出卓越的性能。在主流的公开基准评测中,Orion-14B系列模型表现优异,多项指标显著超越同等参数基本的其他模型。具体技术细节请参考[技术报告](https://arxiv.org/pdf/2401.12246.pdf)。
58
+
59
+ - Orion-14B系列大模型有以下几个特点:
60
+ - 基座20B参数级别大模型综合评测效果表现优异
61
+ - 多语言能力强,在日语、韩语测试集上显著领先
62
+ - 微调模型适应性强,在人类标注盲测中,表现突出
63
+ - 长上下文版本支持超长文本,在200k token长度上效果优异,最长可支持可达320k
64
+ - 量化版本模型大小缩小70%,推理速度提升30%,性能损失小于1%
65
+
66
+ <table style="border-collapse: collapse; width: 100%;">
67
+ <tr>
68
+ <td style="border: none; padding: 10px; box-sizing: border-box;">
69
+ <img src="./assets/imgs/opencompass_zh.png" alt="opencompass" style="width: 100%; height: auto;">
70
+ </td>
71
+ <td style="border: none; padding: 10px; box-sizing: border-box;">
72
+ <img src="./assets/imgs/model_cap_zh.png" alt="modelcap" style="width: 100%; height: auto;">
73
+ </td>
74
+ </tr>
75
+ </table>
76
+
77
+ - 具体而言,Orion-14B系列大语言模型包含:
78
+ - **Orion-14B-Base:** 基于2.5万亿tokens多样化数据集训练处的140亿参数量级的多语言基座模型。
79
+ - **Orion-14B-Chat:** 基于高质量语料库微调的对话类模型,旨在为大模型社区提供更好的用户交互体验。
80
+ - **Orion-14B-LongChat:** 在200k token长度上效果优异,最长可支持可达320k,在长文本评估集上性能比肩专有模型。
81
+ - **Orion-14B-Chat-RAG:** 在一个定制的检索增强生成数据集上进行微调的聊天模型,在检索增强生成任务中取得了卓越的性能。
82
+ - **Orion-14B-Chat-Plugin:** 专门针对插件和函数调用任务定制的聊天模型,非常适用于使用代理的相关场景,其中大语言模型充当插件和函数调用系统。
83
+ - **Orion-14B-Base-Int4:** 一个使用int4进行量化的基座模型。它将模型大小显著减小了70%,同时提高了推理速度30%,仅引入了1%的最小性能损失。
84
+ - **Orion-14B-Chat-Int4:** 一个使用int4进行量化的对话模型。
85
+
86
+
87
+ <a name="zh_model-download"></a><br>
88
+ # 2. 下载路径
89
+
90
+ 发布模型和下载链接见下表:
91
+
92
+ | 模型名称 | HuggingFace下载链接 | ModelScope下载链接 |
93
+ |---------------------|-----------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------|
94
+ | ⚾ 基座模型 | [Orion-14B-Base](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Base) | [Orion-14B-Base](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Base/summary) |
95
+ | 😛 对话模型 | [Orion-14B-Chat](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat) | [Orion-14B-Chat](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Chat/summary) |
96
+ | 📃 ��上下文模型 | [Orion-14B-LongChat](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-LongChat) | [Orion-14B-LongChat](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-LongChat/summary) |
97
+ | 🔎 检索增强模型 | [Orion-14B-Chat-RAG](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-RAG) | [Orion-14B-Chat-RAG](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-RAG/summary) |
98
+ | 🔌 插件模型 | [Orion-14B-Chat-Plugin](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-Plugin) | [Orion-14B-Chat-Plugin](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-Plugin/summary)|
99
+ | 💼 基座Int4量化模型 | [Orion-14B-Base-Int4](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Base-Int4) | [Orion-14B-Base-Int4](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Base-Int4/summary) |
100
+ | 📦 对话Int4量化模型 | [Orion-14B-Chat-Int4](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-Int4) | [Orion-14B-Chat-Int4](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-Chat-Int4/summary) |
101
+
102
+
103
+ <a name="zh_model-benchmark"></a><br>
104
+ # 3. 评估结果
105
+
106
+ ## 3.1. 基座模型Orion-14B-Base评估
107
+
108
+ ### 3.1.1. 专业知识与试题评估结果
109
+ | 模型名称 | C-Eval | CMMLU | MMLU | AGIEval | Gaokao | BBH |
110
+ |--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
111
+ | LLaMA2-13B | 41.4 | 38.4 | 55.0 | 30.9 | 18.2 | 45.6 |
112
+ | Skywork-13B | 59.1 | 61.4 | 62.7 | 43.6 | 56.1 | 48.3 |
113
+ | Baichuan2-13B | 59.0 | 61.3 | 59.5 | 37.4 | 45.6 | 49.0 |
114
+ | QWEN-14B | 71.7 | 70.2 | 67.9 | 51.9 | **62.5** | 53.7 |
115
+ | InternLM-20B | 58.8 | 59.0 | 62.1 | 44.6 | 45.5 | 52.5 |
116
+ | **Orion-14B-Base** | **72.9** | **70.6** | **69.9** | **54.7** | 62.1 | **56.5** |
117
+
118
+ ### 3.1.2. 理解与通识评估结果
119
+ | 模型名称 |RACE-middle|RACE-high| HellaSwag| PIQA | Lambada | WSC |
120
+ |--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
121
+ | LLaMA 2-13B | 63.0 | 58.9 | 77.5 | 79.8 | 76.5 | 66.3 |
122
+ | Skywork-13B | 87.6 | 84.1 | 73.7 | 78.3 | 71.8 | 66.3 |
123
+ | Baichuan 2-13B | 68.9 | 67.2 | 70.8 | 78.1 | 74.1 | 66.3 |
124
+ | QWEN-14B | 93.0 | 90.3 | **80.2** | 79.8 | 71.4 | 66.3 |
125
+ | InternLM-20B | 86.4 | 83.3 | 78.1 | **80.3** | 71.8 | 68.3 |
126
+ | **Orion-14B-Base** | **93.2** | **91.3** | 78.5 | 79.5 | **78.8** | **70.2** |
127
+
128
+ ### 3.1.3. OpenCompass评测集评估结果
129
+ | 模型名称 | Average | Examination | Language | Knowledge | Understanding | Reasoning |
130
+ |------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
131
+ | LLaMA 2-13B | 47.3 | 45.2 | 47.0 | 58.3 | 50.9 | 43.6 |
132
+ | Skywork-13B | 53.6 | 61.1 | 51.3 | 52.7 | 64.5 | 45.2 |
133
+ | Baichuan 2-13B | 49.4 | 51.8 | 47.5 | 48.9 | 58.1 | 44.2 |
134
+ | QWEN-14B | 62.4 | 71.3 | 52.67 | 56.1 | 68.8 | 60.1 |
135
+ | InternLM-20B | 59.4 | 62.5 | 55.0 | **60.1** | 67.3 | 54.9 |
136
+ |**Orion-14B-Base**| **64.3** | **71.4** | **55.0** | 60.0 | **71.9** | **61.6** |
137
+
138
+ ### 3.1.4. 日语测试集评估结果
139
+ | 模型名称 |**Average**| JCQA | JNLI | MARC | JSQD | JQK | XLS | XWN | MGSM |
140
+ |--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
141
+ | PLaMo-13B | 52.3 | 56.7 | 42.8 | 95.8 | 70.6 | 71.0 | 8.70 | 70.5 | 2.40 |
142
+ | WebLab-10B | 50.7 | 66.6 | 53.7 | 82.1 | 62.9 | 56.2 | 10.0 | 72.0 | 2.40 |
143
+ | ELYZA-jp-7B | 48.8 | 71.7 | 25.3 | 86.6 | 70.8 | 64.1 | 2.50 | 62.1 | 7.20 |
144
+ | StableLM-jp-7B | 51.1 | 33.4 | 43.3 | **96.7** | 70.6 | 78.1 | 10.7 | 72.8 | 2.80 |
145
+ | LLaMA 2-13B | 46.3 | 75.0 | 47.6 | 38.8 | 76.1 | 67.7 | 18.1 | 63.2 | 10.4 |
146
+ | Baichuan 2-13B | 57.1 | 73.7 | 31.3 | 91.6 | 80.5 | 63.3 | 18.6 | 72.2 | 25.2 |
147
+ | QWEN-14B | 65.8 | 85.9 | 60.7 | 97.0 | 83.3 | 71.8 | 18.8 | 70.6 | 38.0 |
148
+ | Yi-34B | 67.1 | 83.8 | 61.2 | 95.2 | **86.1** | 78.5 | **27.2** | 69.2 | 35.2 |
149
+ | **Orion-14B-Base** | **69.1** | **88.2** | **75.8** | 94.1 | 75.7 | **85.1** | 17.3 | **78.8** | **38.0** |
150
+
151
+ ### 3.1.5. 韩语测试集n-shot评估结果
152
+ | 模型名称 | **Average**<br>n=0&nbsp;&nbsp;n=5 | HellaSwag<br>n=0&nbsp;&nbsp;n=5 | COPA<br> n=0&nbsp;&nbsp;n=5 | BooIQ<br>n=0&nbsp;&nbsp;n=5 | SentiNeg<br>n=0&nbsp;&nbsp;n=5|
153
+ |------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|
154
+ | KoGPT | 53.0 &nbsp;&nbsp; 70.1 | 55.9 &nbsp;&nbsp; 58.3 | 73.5 &nbsp;&nbsp; 72.9 | 45.1 &nbsp;&nbsp; 59.8 | 37.5 &nbsp;&nbsp; 89.4 |
155
+ | Polyglot-ko-13B | 69.6 &nbsp;&nbsp; 73.7 |**59.5** &nbsp;&nbsp; **63.1**|**79.4** &nbsp;&nbsp; **81.1**| 48.2 &nbsp;&nbsp; 60.4 | 91.2 &nbsp;&nbsp; 90.2 |
156
+ | LLaMA 2-13B | 46.7 &nbsp;&nbsp; 63.7 | 41.3 &nbsp;&nbsp; 44.0 | 59.3 &nbsp;&nbsp; 63.8 | 34.9 &nbsp;&nbsp; 73.8 | 51.5 &nbsp;&nbsp; 73.4 |
157
+ | Baichuan 2-13B | 52.1 &nbsp;&nbsp; 58.7 | 39.2 &nbsp;&nbsp; 39.6 | 60.6 &nbsp;&nbsp; 60.6 | 58.4 &nbsp;&nbsp; 61.5 | 50.3 &nbsp;&nbsp; 72.9 |
158
+ | QWEN-14B | 53.8 &nbsp;&nbsp; 73.7 | 45.3 &nbsp;&nbsp; 46.8 | 64.9 &nbsp;&nbsp; 68.9 | 33.4 &nbsp;&nbsp; 83.5 | 71.5 &nbsp;&nbsp; 95.7 |
159
+ | Yi-34B | 54.2 &nbsp;&nbsp; 72.1 | 44.6 &nbsp;&nbsp; 44.7 | 58.0 &nbsp;&nbsp; 60.6 | 65.9 &nbsp;&nbsp; 90.2 | 48.3 &nbsp;&nbsp; 92.9 |
160
+ |**Orion-14B-Base**|**74.5** &nbsp;&nbsp; **79.6**| 47.0 &nbsp;&nbsp; 49.6 | 77.7 &nbsp;&nbsp; 79.4 |**81.6** &nbsp;&nbsp; **90.7**|**92.4** &nbsp;&nbsp; **98.7**|
161
+
162
+ ### 3.1.6. 多语言评估结果
163
+ | 模型名称 | Train Lang | Japanese | Korean | Chinese | English |
164
+ |--------------------|------------|----------|----------|----------|----------|
165
+ | PLaMo-13B | En,Jp | 52.3 | * | * | * |
166
+ | Weblab-10B | En,Jp | 50.7 | * | * | * |
167
+ | ELYZA-jp-7B | En,Jp | 48.8 | * | * | * |
168
+ | StableLM-jp-7B | En,Jp | 51.1 | * | * | * |
169
+ | KoGPT-6B | En,Ko | * | 70.1 | * | * |
170
+ | Polyglot-ko-13B | En,Ko | * | 70.7 | * | * |
171
+ | Baichuan2-13B | Multi | 57.1 | 58.7 | 50.8 | 57.1 |
172
+ | Qwen-14B | Multi | 65.8 | 73.7 | 64.5 | 65.4 |
173
+ | Llama2-13B | Multi | 46.3 | 63.7 | 41.4 | 55.3 |
174
+ | Yi-34B | Multi | 67.1 | 72.2 | 58.7 | **68.8** |
175
+ | **Orion-14B-Base** | Multi | **69.1** | **79.5** | **67.9** | 67.3 |
176
+
177
+ ## 3.2. 对话模型Orion-14B-Chat评估
178
+ ### 3.2.1. 对话模型MTBench主观评估
179
+ | 模型名称 | 第一轮 | 第二轮 | **平均** |
180
+ |----------------------|----------|----------|----------|
181
+ | Baichuan2-13B-Chat | 7.05 | 6.47 | 6.76 |
182
+ | Qwen-14B-Chat | 7.30 | 6.62 | 6.96 |
183
+ | Llama2-13B-Chat | 7.10 | 6.20 | 6.65 |
184
+ | InternLM-20B-Chat | 7.03 | 5.93 | 6.48 |
185
+ | **Orion-14B-Chat** | **7.68** | **7.07** | **7.37** |
186
+
187
+ \*这里评测使用vllm进行推理
188
+
189
+ ### 3.2.2. 对话模型AlignBench主观评估
190
+ | 模型名称 | 数学能力 | 逻辑推理 | 基本能力 | 中文理解 | 综合问答 | 写作能力 | 角色扮演 | 专业知识 | **平均** |
191
+ |--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|
192
+ | Baichuan2-13B-Chat | 3.76 | 4.07 | 6.22 | 6.05 | 7.11 | 6.97 | 6.75 | 6.43 | 5.25 |
193
+ | Qwen-14B-Chat | **4.91** | **4.71** | **6.90** | 6.36 | 6.74 | 6.64 | 6.59 | 6.56 | **5.72** |
194
+ | Llama2-13B-Chat | 3.05 | 3.79 | 5.43 | 4.40 | 6.76 | 6.63 | 6.99 | 5.65 | 4.70 |
195
+ | InternLM-20B-Chat | 3.39 | 3.92 | 5.96 | 5.50 | **7.18** | 6.19 | 6.49 | 6.22 | 4.96 |
196
+ | **Orion-14B-Chat** | 4.00 | 4.24 | 6.18 | **6.57** | 7.16 | **7.36** | **7.16** | **6.99** | 5.51 |
197
+
198
+ \*这里评测使用vllm进行推理
199
+
200
+ ## 3.3. 长上下文模型Orion-14B-LongChat评估
201
+ ### 3.3.1. 长上下文模型LongBench评估
202
+ | 模型名称 | NarrativeQA| MultiFieldQA-en| MultiFieldQA-zh | DuReader | QMSum | VCSUM | TREC | TriviaQA | LSHT | RepoBench-P |
203
+ |--------------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|
204
+ | GPT-3.5-Turbo-16k | **23.60** | **52.30** | **61.20** | 28.70 | 23.40 | **16.00** | 68.00 | **91.40** | 29.20 | 53.60 |
205
+ | LongChat-v1.5-7B-32k | 16.90 | 41.40 | 29.10 | 19.50 | 22.70 | 9.90 | 63.50 | 82.30 | 23.20 | 55.30 |
206
+ | Vicuna-v1.5-7B-16k | 19.40 | 38.50 | 43.00 | 19.30 | 22.80 | 15.10 | 71.50 | 86.20 | 28.80 | 43.50 |
207
+ | Yi-6B-200K | 14.11 | 36.74 | 22.68 | 14.01 | 20.44 | 8.08 | 72.00 | 86.61 | 38.00 | **63.29** |
208
+ | Orion-14B-LongChat | 19.47 | 48.11 | 55.84 | **37.02** | **24.87** | 15.44 | **77.00** | 89.12 | **45.50** | 54.31 |
209
+
210
+ ## 3.4. 检索增强模型Orion-14B-Chat-RAG评估
211
+ ### 3.4.1. 自建检索增强测试集评估结果
212
+ |模型名称|回复效果(关键字)|*回复效果(主观打分)|引用能力|兜底能力|*AutoQA|*抽取数据|
213
+ |---------------------|------|------|------|------|------|------|
214
+ | Baichuan2-13B-Chat | 85 | 76 | 1 | 0 | 69 | 51 |
215
+ | Qwen-14B-Chat | 79 | 77 | 75 | 47 | 68 | 72 |
216
+ | Qwen-72B-Chat(Int4) | 87 | 89 | 90 | 32 | 67 | 76 |
217
+ | GPT-4 | 91 | 94 | 96 | 95 | 75 | 86 |
218
+ | Orion-14B-Chat-RAG | 86 | 87 | 91 | 97 | 73 | 71 |
219
+ \* 表示人工评判结果
220
+
221
+ ## 3.5. 插件模型Orion-14B-Chat-Plugin评估
222
+ ### 3.5.1. 自建插件测试集评估结果
223
+ | 模型名称 | 全参数意图识别 | 缺参数意图识别 | 非插件调用识别 |
224
+ |-----------------------|--------|-----------|--------|
225
+ | Baichuan2-13B-Chat | 25 | 0 | 0 |
226
+ | Qwen-14B-Chat | 55 | 0 | 50 |
227
+ | GPT-4 | **95** | 52.38 | 70 |
228
+ | Orion-14B-Chat-Plugin | 92.5 | **60.32** | **90** |
229
+
230
+ ## 3.6. 量化模型Orion-14B-Base-Int4评估
231
+ ### 3.6.1. 量化前后整体对比
232
+ |模型名称|模型大小(GB)|推理速度(令牌数/秒)|C-Eval |CMMLU |MMLU |RACE | HellaSwag|
233
+ |-------------------------|------|-----|------|------|------|------|------|
234
+ | OrionStar-14B-Base | 28.0 | 135 | 72.8 | 70.6 | 70.0 | 93.3 | 78.5 |
235
+ | OrionStar-14B-Base-Int4 | 8.3 | 178 | 71.8 | 69.8 | 69.2 | 93.1 | 78.0 |
236
+
237
+
238
+ <a name="zh_model-inference"></a><br>
239
+ # 4. 模型推理
240
+
241
+ 推理所需的模型权重、源码、配置已发布在 Hugging Face,下载链接见本文档最开始的表格。我们在此示范多种推理方式。程序会自动从
242
+ Hugging Face 下载所需资源。
243
+
244
+ ## 4.1. Python 代码方式
245
+
246
+ ```python
247
+ import torch
248
+ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
249
+ from transformers.generation.utils import GenerationConfig
250
+
251
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B", use_fast=False, trust_remote_code=True)
252
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B", device_map="auto",
253
+ torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
254
+
255
+ model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B")
256
+ messages = [{"role": "user", "content": "你好! 你叫什么名字!"}]
257
+ response = model.chat(tokenizer, messages, streaming=Flase)
258
+ print(response)
259
+
260
+ ```
261
+
262
+ 在上述两段代码中,模型加载指定 `device_map='auto'`
263
+ ,会使用所有可用显卡。如需指定使用的设备,可以使用类似 `export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`(使用了0、1号显卡)的方式控制。
264
+
265
+ ## 4.2. 命令行工具方式
266
+
267
+ ```shell
268
+ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python cli_demo.py
269
+ ```
270
+
271
+ 本命令行工具是为 Chat 场景设计,因此我们不支持使用该工具调用 Base 模型。
272
+
273
+ ## 4.3. 脚本直接推理
274
+
275
+ ```shell
276
+ # base model
277
+ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo/text_generation_base.py --model OrionStarAI/Orion-14B --tokenizer OrionStarAI/Orion-14B --prompt 你好,你叫什么名字
278
+
279
+ # chat model
280
+ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo/text_generation.py --model OrionStarAI/Orion-14B-Chat --tokenizer OrionStarAI/Orion-14B-Chat --prompt 你好,你叫什么名字
281
+
282
+ ```
283
+
284
+ ## 4.4. 示例输出
285
+
286
+ ### 4.4.1. 闲聊
287
+
288
+ `````
289
+ 用户:你好,你叫什么名字
290
+ Orion-14B:你好!我是一个人工智能助手,没有固定的名字。你可以随意称呼我。有什么我可以帮助你的吗?
291
+ 用户:讲个故事
292
+ Orion-14B:从前有一个小男孩叫杰克,他住在一个小村庄里。杰克非常喜欢冒险和探索,总是梦想着能够发现一些神奇的事情。
293
+
294
+ 有一天,杰克听说在附近的森林深处有一座传说中的魔法城堡,里面住着一个邪恶的巨人。这个巨人的名字叫格里姆,他被困在城堡中,无法离开。
295
+
296
+ 杰克决定要去解救这个巨人,因为他相信格里姆一定有自己的原因被困在那里。于是,他带着勇气和决心,踏上了前往魔法城堡的旅程。
297
+
298
+ 经过长时间的跋涉,杰克终于来到了城堡的大门前。他小心翼翼地推开大门,进入了一个充满神秘气息的房间。
299
+
300
+ 房间里弥漫着黑暗的气息,但杰克并没有被吓倒。他勇敢地向城堡深处走去,最终找到了格里姆。
301
+
302
+ 格里姆告诉杰克,他是被一个邪恶的女巫诅咒的,只有通过解开咒语才能获得自由。杰克决定要帮助格里姆,他开始寻找线索和解开咒语的方法。
303
+
304
+ 经过一番努力,杰克终于找到了一条通往女巫的秘密实验室的道路。他在那里发现了女巫留下的魔法书,书中记载了解开咒语的方法。
305
+
306
+ 杰克按照书上所写的步骤进行操作,成功地解开了格里姆身上的诅咒。巨人感激不已,他答应帮助杰克实现他的愿望。
307
+
308
+ 从此以后,杰克和格里姆成为了好朋友,他们���起经历了许多惊险刺激的冒险,并用他们的勇气和智慧战胜了各种困难。
309
+
310
+ 这个故事告诉我们,只要有勇气和决心,我们就能克服一切困难,实现自己的梦想。
311
+ `````
312
+
313
+ ### 4.4.2. 日韩
314
+
315
+ `````
316
+ 用户:自己を紹介してください
317
+ Orion-14B:こんにちは、私の名前はChatMaxで、OrionStarによって開発されたAIアシスタントです。私はユーザーに正確で、客観的で、有用な回答を提供し、彼らが問題を解決し、情報を取得するのを助けることができます。
318
+ 用户:자기소개를 해주세요.
319
+ Orion-14B:안녕하세요, 제 이름은 ChatMax입니다. OrionStar에서 개발한 AI 어시스턴트입니다. 저는 사용자들에게 정확하고 객관적이며 유용한 답변을 제공하여 문제를 해결하고 정보를 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.
320
+ `````
321
+
322
+
323
+ <a name="zh_declarations-license"></a><br>
324
+ # 5. 声明、协议
325
+
326
+ ## 5.1. 声明
327
+
328
+ 我们强烈呼吁所有使用者,不要利用 Orion-14B 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
329
+ Orion-14B 模型用于未经适当安全审查和备案的互联网服务。
330
+
331
+ 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。
332
+ 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
333
+ Orion-14B 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。
334
+
335
+ ## 5.2. 协议
336
+
337
+ 社区使用Orion-14B系列模型
338
+ - 代码请遵循 [Apache License Version 2.0](./LICENSE)<br>
339
+ - 模型请遵循 [Orion-14B系列模型社区许可协议](./ModelsCommunityLicenseAgreement)
340
+
341
+
342
+ <a name="zh_company-introduction"></a><br>
343
+ # 6. 企业介绍
344
+
345
+ 猎户星空(OrionStar)是一家全球领先的服务机器人解决方案公司,成立于2016年9月。猎户星空致力于基于人工智能技术打造下一代革命性机器人,使人们能够摆脱重复的体力劳动,使人类的工作和生活更加智能和有趣,通过技术使社会和世界变得更加美好。
346
+
347
+ 猎户星空拥有完全自主开发的全链条人工智能技术,如语音交互和视觉导航。它整合了产品开发能力和技术应用能力。基于Orion机械臂平台,它推出了ORION
348
+ STAR AI Robot Greeting、AI Robot Greeting Mini、Lucki、Coffee
349
+ Master等产品,并建立了Orion机器人的开放平台OrionOS。通过为 **真正有用的机器人而生** 的理念实践,它通过AI技术为更多人赋能。
350
+
351
+ 凭借7年AI经验积累,猎户星空已推出的大模型深度应用“聚言”,并陆续面向行业客户提供定制化AI大模型咨询与服务解决方案,真正帮助客户实现企业经营效率领先同行目标。
352
+
353
+ **猎户星空具备全链条大模型应用能力的核心优势**,包括拥有从海量数据处理、大模型预训练、二次预训练、微调(Fine-tune)、Prompt
354
+ Engineering 、Agent开发的全链条能力和经验积累;拥有完整的端到端模型训练能力,包括系统化的数据处理流程和数百张GPU的并行模型训练能力,现已在大政务、云服务、出海电商、快消等多个行业场景落地。
355
+
356
+ ***欢迎有大模型应用落地需求的企业联系我们进行商务合作***<br>
357
+ **咨询电话:** 400-898-7779<br>
358
+ **电子邮箱:** ai@orionstar.com
359
+
360
+ <div align="center">
361
+ <img src="./assets/imgs/wechat_group.jpg" alt="wechat" width="40%" />
362
+ </div>