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https://huggingface.co/OrionStarAI/Orion-14B-Chat/blob/main/ModelsCommunityLicenseAgreement
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text: 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?
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Orion-14B-Chat
目录
1. 模型介绍
Orion-14B-Chat 是基于Orion-14B-Base 使用85W左右的高质量语料库微调而来(仅sft)，同样支持中英日韩。在MT-Bench、AlignBench评测集上表现优异，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。
85W微调语料包含两部分：22W左右的人工精标数据集和63W从开源数据里经过模型筛选、语义去重整理而来。其中日韩数据共7W,仅做了简单清洗和去重。
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%
|
|
- 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 | Orion-14B-Base |
| 😛 对话模型 | Orion-14B-Chat | Orion-14B-Chat |
| 📃 长上下文模型 | Orion-14B-LongChat | Orion-14B-LongChat |
| 🔎 检索增强模型 | Orion-14B-Chat-RAG | Orion-14B-Chat-RAG |
| 🔌 插件模型 | Orion-14B-Chat-Plugin | Orion-14B-Chat-Plugin |
| 💼 基座Int4量化模型 | Orion-14B-Base-Int4 | Orion-14B-Base-Int4 |
| 📦 对话Int4量化模型 | Orion-14B-Chat-Int4 | Orion-14B-Chat-Int4 |
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 | 93.2 | 91.3 | 78.5 | 79.5 | 78.8 | 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 | 64.3 | 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
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
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
# 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
- 模型请遵循 Orion-14B系列模型社区许可协议
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
