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Orion-14B

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📖 技术报告

# 目录 - [📖 模型介绍](#模型介绍) - [🔗 下载路径](#下载路径) - [🔖 评估结果](#评估结果) - [📊 模型推理](#模型推理) - [📜 声明协议](#声明协议) - [🥇 企业介绍](#企业介绍) # 1. 模型介绍 - 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://github.com/OrionStarAI/Orion/blob/master/doc/Orion14B_v3.pdf)。 - Orion-14B系列大模型有以下几个特点： - 基座20B参数级别大模型综合评测效果表现优异 - 多语言能力强，在日语、韩语测试集上显著领先 - 微调模型适应性强，在人类标注盲测中，表现突出 - 长上下文版本支持超长文本，长达200k token - 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%
model_cap
- 具体而言，Orion-14B系列大语言模型包含: - **Orion-14B-Base:** 基于2.5万亿令牌多样化数据集训练处的140亿参数量级的多语言基座模型。 - **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。 - **Orion-14B-LongChat:** 支持长度超过200K令牌上下文的交互，在长文本评估集上性能比肩专有模型。 - **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。 - **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。 - **Orion-14B-Base-Int4:** 一个使用4位整数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。 - **Orion-14B-Chat-Int4:** 一个使用4位整数进行量化的对话模型。 # 2. 下载路径 发布模型和下载链接见下表： | 模型名称 | HuggingFace下载链接 | ModelScope下载链接 | |---------------------|-----------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------| | ⚾ 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) | | 😛 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) | | 📃 长上下文模型 | [Orion-14B-LongChat](https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-LongChat) | [Orion-14B-LongChat](https://modelscope.cn/models/OrionStarAI/Orion-14B-LongChat/summary) | | 🔎 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) | | 🔌 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)| | 💼 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) | | 📦 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) | # 3. 评估结果 ## 3.1. 基座模型Orion-14B-Base评估 ### 3.1.1. 专业知识与试题评估结果 | 模型名称 | C-Eval | CMMLU | MMLU | AGIEval | Gaokao | BBH | |--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------| | LLaMA2-13B | 41.4 | 38.4 | 55.0 | 30.9 | 18.2 | 45.6 | | Skywork-13B | 59.1 | 61.4 | 62.7 | 43.6 | 56.1 | 48.3 | | Baichuan2-13B | 59.0 | 61.3 | 59.5 | 37.4 | 45.6 | 49.0 | | QWEN-14B | 71.7 | 70.2 | 67.9 | 51.9 | **62.5** | 53.7 | | InternLM-20B | 58.8 | 59.0 | 62.1 | 44.6 | 45.5 | 52.5 | | **Orion-14B-Base** | **72.9** | **70.6** | **69.9** | **54.7** | 62.1 | **56.5** | ### 3.1.2. 理解与通识评估结果 | 模型名称 |RACE-middle|RACE-high| HellaSwag| PIQA | Lambada | WSC | |--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------| | LLaMA 2-13B | 63.0 | 58.9 | 77.5 | 79.8 | 76.5 | 66.3 | | Skywork-13B | 87.6 | 84.1 | 73.7 | 78.3 | 71.8 | 66.3 | | Baichuan 2-13B | 68.9 | 67.2 | 70.8 | 78.1 | 74.1 | 66.3 | | QWEN-14B | 93.0 | 90.3 | **80.2** | 79.8 | 71.4 | 66.3 | | InternLM-20B | 86.4 | 83.3 | 78.1 | **80.3** | 71.8 | 68.3 | | **Orion-14B-Base** | **93.3** | **91.3** | 78.5 | 79.5 | **78.9** | **70.2** | ### 3.1.3. OpenCompass评测集评估结果 | 模型名称 | Average | Examination | Language | Knowledge | Understanding | Reasoning | |------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------| | LLaMA 2-13B | 47.3 | 45.2 | 47.0 | 58.3 | 50.9 | 43.6 | | Skywork-13B | 53.6 | 61.1 | 51.3 | 52.7 | 64.5 | 45.2 | | Baichuan 2-13B | 49.4 | 51.8 | 47.5 | 48.9 | 58.1 | 44.2 | | QWEN-14B | 62.4 | 71.3 | 52.67 | 56.1 | 68.8 | 60.1 | | InternLM-20B | 59.4 | 62.5 | 55.0 | **60.1** | 67.3 | 54.9 | |**Orion-14B-Base**| **64.4** | **71.4** | **55.0** | 60.0 | **71.9** | **61.6** | ### 3.1.4. 日语测试集评估结果 | 模型名称 |**Average**| JCQA | JNLI | MARC | JSQD | JQK | XLS | XWN | MGSM | |--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------| | PLaMo-13B | 52.3 | 56.7 | 42.8 | 95.8 | 70.6 | 71.0 | 8.70 | 70.5 | 2.40 | | WebLab-10B | 50.7 | 66.6 | 53.7 | 82.1 | 62.9 | 56.2 | 10.0 | 72.0 | 2.40 | | ELYZA-jp-7B | 48.8 | 71.7 | 25.3 | 86.6 | 70.8 | 64.1 | 2.50 | 62.1 | 7.20 | | StableLM-jp-7B | 51.1 | 33.4 | 43.3 | **96.7** | 70.6 | 78.1 | 10.7 | 72.8 | 2.80 | | LLaMA 2-13B | 46.3 | 75.0 | 47.6 | 38.8 | 76.1 | 67.7 | 18.1 | 63.2 | 10.4 | | Baichuan 2-13B | 57.1 | 73.7 | 31.3 | 91.6 | 80.5 | 63.3 | 18.6 | 72.2 | 25.2 | | QWEN-14B | 65.8 | 85.9 | 60.7 | 97.0 | 83.3 | 71.8 | 18.8 | 70.6 | 38.0 | | Yi-34B | 67.1 | 83.8 | 61.2 | 95.2 | **86.1** | 78.5 | **27.2** | 69.2 | 35.2 | | **Orion-14B-Base** | **69.1** | **88.2** | **75.8** | 94.1 | 75.7 | **85.1** | 17.3 | **78.8** | **38.0** | ### 3.1.5. 韩语测试集n-shot评估结果 | 模型名称 | **Average**
n=0  n=5 | HellaSwag
n=0  n=5 | COPA
n=0  n=5 | BooIQ
n=0  n=5 | SentiNeg
n=0  n=5| |------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------| | KoGPT | 53.0    70.1 | 55.9    58.3 | 73.5    72.9 | 45.1    59.8 | 37.5    89.4 | | Polyglot-ko-13B | 69.6    73.7 |**59.5**    **63.1**|**79.4**    **81.1**| 48.2    60.4 | 91.2    90.2 | | LLaMA 2-13B | 46.7    63.7 | 41.3    44.0 | 59.3    63.8 | 34.9    73.8 | 51.5    73.4 | | Baichuan 2-13B | 52.1    58.7 | 39.2    39.6 | 60.6    60.6 | 58.4    61.5 | 50.3    72.9 | | QWEN-14B | 53.8    73.7 | 45.3    46.8 | 64.9    68.9 | 33.4    83.5 | 71.5    95.7 | | Yi-34B | 54.2    72.1 | 44.6    44.7 | 58.0    60.6 | 65.9    90.2 | 48.3    92.9 | |**Orion-14B-Base**|**74.5**    **79.6**| 47.0    49.6 | 77.7    79.4 |**81.6**    **90.7**|**92.4**    **98.7**| ### 3.1.6. 多语言评估结果 | 模型名称 | Train Lang | Japanese | Korean | Chinese | English | |--------------------|------------|----------|----------|----------|----------| | PLaMo-13B | En,Jp | 52.3 | * | * | * | | Weblab-10B | En,Jp | 50.7 | * | * | * | | ELYZA-jp-7B | En,Jp | 48.8 | * | * | * | | StableLM-jp-7B | En,Jp | 51.1 | * | * | * | | KoGPT-6B | En,Ko | * | 70.1 | * | * | | Polyglot-ko-13B | En,Ko | * | 70.7 | * | * | | Baichuan2-13B | Multi | 57.1 | 58.7 | 50.8 | 57.1 | | Qwen-14B | Multi | 65.8 | 73.7 | 64.5 | 65.4 | | Llama2-13B | Multi | 46.3 | 63.7 | 41.4 | 55.3 | | Yi-34B | Multi | 67.1 | 72.2 | 58.7 | **68.8** | | **Orion-14B-Base** | Multi | **69.1** | **79.5** | **67.9** | 67.3 | ## 3.2. 对话模型Orion-14B-Chat评估 ### 3.2.1. 对话模型MTBench主观评估 | 模型名称 | 第一轮 | 第二轮 | **平均** | |----------------------|----------|----------|----------| | Baichuan2-13B-Chat | 7.05 | 6.47 | 6.76 | | Qwen-14B-Chat | 7.30 | 6.62 | 6.96 | | Llama2-13B-Chat | 7.10 | 6.20 | 6.65 | | InternLM-20B-Chat | 7.03 | 5.93 | 6.48 | | **Orion-14B-Chat** | **7.68** | **7.07** | **7.37** | \*这里评测使用vllm进行推理 ### 3.2.2. 对话模型AlignBench主观评估 | 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** | |--------------------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------|----------| | Baichuan2-13B-Chat | 3.76 | 4.07 | 6.22 | 6.05 | 7.11 | 6.97 | 6.75 | 6.43 | 5.25 | | Qwen-14B-Chat | **4.91** | **4.71** | **6.90** | 6.36 | 6.74 | 6.64 | 6.59 | 6.56 | **5.72** | | Llama2-13B-Chat | 3.05 | 3.79 | 5.43 | 4.40 | 6.76 | 6.63 | 6.99 | 5.65 | 4.70 | | InternLM-20B-Chat | 3.39 | 3.92 | 5.96 | 5.50 | **7.18** | 6.19 | 6.49 | 6.22 | 4.96 | | **Orion-14B-Chat** | 4.00 | 4.24 | 6.18 | **6.57** | 7.16 | **7.36** | **7.16** | **6.99** | 5.51 | \*这里评测使用vllm进行推理 ## 3.3. 长上下文模型Orion-14B-LongChat评估 ### 3.3.1. 长上下文模型LongBench评估 | 模型名称 | NarrativeQA| MultiFieldQA-en| MultiFieldQA-zh | DuReader | QMSum | VCSUM | TREC | TriviaQA | LSHT | RepoBench-P | |--------------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------|-----------| | 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 | | 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 | | 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 | | Yi-6B-200K | 14.11 | 36.74 | 22.68 | 14.01 | 20.44 | 8.08 | 72.00 | 86.61 | 38.00 | **63.29** | | Orion-14B-LongChat | 19.47 | 48.11 | 55.84 | **37.02** | **24.87** | 15.44 | **77.00** | 89.12 | **45.50** | 54.31 | ## 3.4. 检索增强模型Orion-14B-Chat-RAG评估 ### 3.4.1. 自建检索增强测试集评估结果 |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| |---------------------|------|------|------|------|------|------| | Baichuan2-13B-Chat | 85 | 76 | 1 | 0 | 69 | 51 | | Qwen-14B-Chat | 79 | 77 | 75 | 47 | 68 | 72 | | Qwen-72B-Chat(Int4) | 87 | 89 | 90 | 32 | 67 | 76 | | GPT-4 | 91 | 94 | 96 | 95 | 75 | 86 | | Orion-14B-Chat-RAG | 86 | 87 | 91 | 97 | 73 | 71 | \* 表示人工评判结果 ## 3.5. 插件模型Orion-14B-Chat-Plugin评估 ### 3.5.1. 自建插件测试集评估结果 | 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 | |-----------------------|--------|-----------|--------| | Baichuan2-13B-Chat | 25 | 0 | 0 | | Qwen-14B-Chat | 55 | 0 | 50 | | GPT-4 | **95** | 52.38 | 70 | | Orion-14B-Chat-Plugin | 92.5 | **60.32** | **90** | ## 3.6. 量化模型Orion-14B-Base-Int4评估 ### 3.6.1. 量化前后整体对比 |模型名称|模型大小(GB)|推理速度(令牌数/秒)|C-Eval |CMMLU |MMLU |RACE | HellaSwag| |-------------------------|------|-----|------|------|------|------|------| | OrionStar-14B-Base | 28.0 | 135 | 72.8 | 70.6 | 70.0 | 93.3 | 78.5 | | OrionStar-14B-Base-Int4 | 8.3 | 178 | 71.8 | 69.8 | 69.2 | 93.1 | 78.0 | # 4. 模型推理 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 Hugging Face 下载所需资源。 ## 4.1. Python 代码方式 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from transformers.generation.utils import GenerationConfig tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B", use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B") messages = [{"role": "user", "content": "你好! 你叫什么名字!"}] response = model.chat(tokenizer, messages, streaming=Flase) print(response) ``` 在上述两段代码中，模型加载指定 `device_map='auto'` ，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。 ## 4.2. 命令行工具方式 ```shell CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python cli_demo.py ``` 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。 ## 4.3. 脚本直接推理 ```shell # base model 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 # chat model 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 ``` ## 4.4. 示例输出 ### 4.4.1. 闲聊 ````` 用户：你好,你叫什么名字 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? 用户：讲个故事 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 从此以后,杰克和格里姆成为了好朋友,他们一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。 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。 ````` ### 4.4.2. 日韩 ````` 用户：自己を紹介してください 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。 用户：자기소개를 해주세요. 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. ````` # 5. 声明、协议 ## 5.1. 声明 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 Orion-14B 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。 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 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。 ## 5.2. 协议 社区使用Orion-14B系列模型 - 代码请遵循 [Apache License Version 2.0](./LICENSE)
- 模型请遵循 [Orion-14B系列模型社区许可协议](./ModelsCommunityLicenseAgreement) # 6. 企业介绍 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。 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 STAR AI Robot Greeting、AI Robot Greeting Mini、Lucki、Coffee 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。 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。 **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 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。 ***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***
**咨询电话:** 400-898-7779
**电子邮箱:** ai@orionstar.com
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