itpossible/Chinese-Mistral-7B-v0.1

Chinese-Mistral

🎉 新闻

• [2024-04-04] 发布Chinese-Mistral指令精调模型。
• [2024-03-31] 发布Chinese-Mistral基座模型。

🚀 介绍

随着Mistral AI公司开源其七十亿参数模型Mistral-7B，该模型超越Llama，成为当前最强大的开源模型之一。Mistral-7B在各类基准测试中，不仅超过了Llama2-13B，而且在推理、数学、代码生成任务中超过Llama2-34B。 然而，Mistral-7B的训练语料主要为英文文本，其中文能力较为欠缺。其次，Mistral-7B的词表不支持中文，导致其对中文的编码和解码效率较低，限制了在中文场景的应用。
为了克服这一局限，清华大学地球系统科学系地球和空间信息科学实验室基于Mistral-7B进行了中文词表扩充和增量预训练，增强了Mistral-7B在中文任务上的表现，并提高了其对中文文本的编解码效率。
项目地址：https://github.com/THU-ESIS/Chinese-Mistral

📥 模型下载

本项目开源了Chinese-Mistral-7B与Chinese-Mistral-7B-instruct：

模型	下载地址	说明
Chinese-Mistral-7B	HuggingFace wisemodel ModelScope	完整基座模型
Chinese-Mistral-7B-Instruct	HuggingFace wisemodel ModelScope	完整指令精调模型 中英文alpaca_gpt4进行lora微调

📈 模型性能

模型综合能力

我们采用C-Eval、CMMLU和MMLU三个评测数据集全面评估Chinese-Mistral-7B：

• C-Eval：它是一个全面的中文基础模型评估套件。包含13948个多项选择题，涵盖52个学科和四个难度级别。它旨在评估模型在人文、社科、理工等多个学科大类上的知识和推理能力。
• CMMLU：它是一个综合性的中文评估基准。涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。它专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。
• MMLU：它是一个包含了57个子任务的英文评测数据集。涵盖了从初等数学、美国历史、计算机科学到法律等多个领域，难度覆盖高中水平到专家水平，有效地衡量了模型在人文、社科和理工等多个学科大类中的综合知识能力。

下表展示了开源社区较流行的中文Llama2、中文Mistral与我们发布的Chinese-Mistral-7B的评测结果。评测方式采用5-shot，采用opencompass在相同的实验条件下进行评测。

模型名称	C-Eval	CMMLU	MMLU	平均得分
Linly-Al/Chinese-LLaMA-2-7B-hf	31.2	30.14	35.09	32.14
hfl/chinese-llama-2-7b	27.4	33.38	37.25	32.68
Linly-Al/Chinese-LLaMA-2-13B-hf	39.9	42.48	52.54	44.97
hfl/chinese-llama-2-13b	41.0	43.25	52.94	45.73
gywy/Mistral-7B-v0.1-chinese	37.4	36.45	37.38	37.08
OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13-base	44.4	46.32	57.79	49.50
Chinese-Mistral-7B (本模型)	47.5	47.52	58.29	51.10

由上表可知，Chinese-Mistral-7B的中文和英文通识能力不仅超过同等参数量的中文Llama2模型，而且在多项评测中优于130亿参数量的中文Llama2。同时，Chinese-Mistral-7B的评测表现高于开源社区其他同等参数量的中文Mistral。

中文编解码效率

我们从WuDaoCorpus2中采样训练数据，使用sentencepiece训练中文BPE词表，并人工选取部分其他优秀中文词表进行词表融合。经过严格的人工审核，最终形成的词表大小为63776。为了提高模型计算效率，我们在词表末尾添加<|sym1|>、……、<|sym96|>，使得词表大小为128的倍数，最终得到的词表大小为63872。 我们随机选取了WuDaoCorpus2_part-2021278643作为测试数据以评测分词效果。经统计，测试数据包括67013857个单词，我们用单词数量除以分词后的Token数量，计算压缩率。压缩率越大，表明分词效果越好，在中文场景的编解码效率越高。

模型名称	模型类型	词表大小	Token数量	压缩率
meta-llama/Llama-2-7b-hf	Llama	32000	97406876	0.6880
mistralai/Mistral-7B-v0.1	Mistral	32000	76269008	0.8787
THUDM/chatglm2-6b	GLM	64789	43487673	1.5410
Linly-Al/Chinese-LLaMA-2-13B-hf	Llama	40076	65402900	1.0246
hfl/chinese-llama-2-13b	Llama	55296	45763513	1.4644
OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13-base	Mistral	36608	65329642	1.0256
gywy/Mistral-7B-v0.1-chinese	Mistral	48593	46670146	1.4359
Chinese-Mistral-7B (本模型)	Mistral	63872	43044156	1.5569

由上表可知，Chinese-Mistral-7B在可观的词表大小条件下，取得了最高的压缩率，表明其能够高效处理中文文本。

💻 模型推理

如下是使用Chinese-Mistral-7B进行推理的代码示例。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

model_path = "itpossible/Chinese-Mistral-7B-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=device)

text = "我是一个人工智能助手，我能够帮助你做如下这些事情："
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=120, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

如下是使用Chinese-Mistral-7B-Instruct进行推理的代码示例。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

model_path = "itpossible/Chinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=device)

text = "请为我推荐中国三座比较著名的山"
messages = [{"role": "user", "content": text}]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=300, do_sample=True)
outputs = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
print(outputs)

📝 训练数据

训练数据采样于WanJuan、baike2018qa、Dolma、gutenberg-books等高质量开源数据集。我们对这些数据集进行细粒度清洗，并充分考虑训练数据集中不同类别数据的占比。

⚠️ 局限性

Chinese-Mistral-7B的开发旨在为开源社区提供一个性能优越的中文大语言模型。请注意，由于模型大小及训练数据规模限制，本模型仍可能生成误导性内容或者有害内容。因此，在部署任何由Chinese-Mistral系列模型驱动的应用程序之前，开发人员必须进行安全测试，对模型进行相应调整，以满足安全性需求。

✒️ 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模型，请引用本项目：

@misc{Chinese-Mistral,
    author = {Zhou, Chen and Yuqi, Bai},
    title = {Chinese-Mistral: An Efficient and Effective Chinese Large Language Model},
    year = {2024},
    publisher = {GitHub},
    journal = {GitHub repository},
    howpublished = {\url{https://github.com/THU-ESIS/Chinese-Mistral}}
}

结语

我们欢迎社区的支持和合作，共同推动通用大语言模型和领域大语言模型的发展。联系方式：
白玉琪，清华大学地球系统科学系长聘教授，实验室负责人，yuqibai@tsinghua.edu.cn
陈舟，清华大学地球系统科学系博士生，大语言模型组组长，chenz22@mails.tsinghua.edu.cn