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    中文</a>&nbsp ｜ &nbsp<a href="README_EN.md">English</a>&nbsp
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<div align="center">
<h1>
  360智脑
</h1>
</div>
<div align="center">
    🤗 <a href="https://huggingface.co/qihoo360">Hugging Face</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp
    🤖 <a href="https://www.modelscope.cn/profile/qihoo360">ModelScope</a>&nbsp&nbsp ｜ &nbsp&nbsp
    💬 <a href="./assets/WeChat.png">WeChat (微信)</a>&nbsp&nbsp
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 欢迎访问360智脑官网<a href="https://ai.360.com"> https://ai.360.com </a>体验更多更强大的功能。
</p>

<br>

# 模型介绍
 🎉🎉🎉我们开源了360智脑大模型的系列工作，本次开源了以下模型：
 - **360Zhinao-7B-Base**
 - **360Zhinao-7B-Chat-4K**
 - **360Zhinao-7B-Chat-32K**
 - **360Zhinao-7B-Chat-360K**

360智脑大模型特点如下：
- **基础模型**：采用 3.4 万亿 Tokens 的高质量语料库训练，以中文、英文、代码为主，在相关基准评测中，同尺寸有竞争力。
- **对话模型**：具有强大的对话能力，开放4K、32K、360K三种不同文本长度。据了解，360K（约50万字）是当前国产开源模型文本长度最长的。

<br>

# 更新信息
- [2024.04.10] 我们发布了360Zhinao-7B 1.0版本，同时开放Base模型和4K、32K、360K三种文本长度的Chat模型。

<br>

# 目录
- [下载地址](#下载地址)
- [模型评估](#模型评估)
- [快速开始](#快速开始)
- [模型推理](#模型推理)
- [模型微调](#模型微调)
- [许可证](#许可证)

<br>

# 下载地址
本次发布版本和下载链接见下表：
| Size | Model | BF16 | Int4|
|:-:|-|:-:|:-:|
| 7B | 360Zhinao-7B-Base | <a href="https://www.modelscope.cn/models/qihoo360/360Zhinao-7B-Base/summary">🤖</a>  <a href="https://huggingface.co/qihoo360/360Zhinao-7B-Base">🤗</a> |  |
| 7B | 360Zhinao-7B-Chat-4K | <a href="https://www.modelscope.cn/models/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K/summary">🤖</a>  <a href="https://huggingface.co/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K">🤗</a> | <a href="https://www.modelscope.cn/models/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K-Int4/summary">🤖</a>  <a href="https://huggingface.co/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K-Int4">🤗</a> |
| 7B | 360Zhinao-7B-Chat-32K | <a href="https://www.modelscope.cn/models/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-32K/summary">🤖</a>  <a href="https://huggingface.co/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-32K">🤗</a> | <a href="https://www.modelscope.cn/models/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-32K-Int4/summary">🤖</a>  <a href="https://huggingface.co/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-32K-Int4">🤗</a> |
| 7B | 360Zhinao-7B-Chat-360K | <a href="https://www.modelscope.cn/models/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-360K/summary">🤖</a>  <a href="https://huggingface.co/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-360K">🤗</a> | <a href="https://www.modelscope.cn/models/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-360K-Int4/summary">🤖</a>  <a href="https://huggingface.co/qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-360K-Int4">🤗</a> |

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# 模型评估

## 基础模型
我们在OpenCompass的主流评测数据集上验证了我们的模型性能，包括C-Eval、AGIEval、MMLU、CMMLU、HellaSwag、MATH、GSM8K、HumanEval、MBPP、BBH、LAMBADA，考察的能力包括自然语言理解、知识、数学计算和推理、代码生成、逻辑推理等。


| <div style="width: 100pt">Model</div> | AVG   | CEval | AGIEval | MMLU | CMMLU | HellaSwag | MATH | GSM8K | HumanEval | MBPP | BBH | LAMBADA |
|:----------------------|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|
| Baichuan2-7B          | 41.49     | 56.3      | 34.6      | 54.7      | 57        | 67        | 5.4       | 24.6      | 17.7      | 24        | 41.8      | 73.3      |
| Baichuan-7B           | 31.94     | 44.7      | 24.6      | 41.5      | 44.6      | 68.4      | 2.5       | 9.6       | 9.1       | 6.4       | 32.8      | 67.1      |
| ChatGLM3-6B           | **58.67** | 67        | 47.4      | 62.8      | 66.5      | 76.5      | 19.2      | 61        | 44.5      | **57.2**  | **66.2**  | 77.1      |
| DeepSeek-7B           | 39.8      | 45        | 24        | 49.3      | 46.8      | 73.4      | 4.2       | 18.3      | 25        | 36.4      | 42.8      | 72.6      |
| InternLM2-7B          | 58.01     | 65.7      | 50.2      | 65.5      | 66.2      | 79.6      | 19.9      | **70.6**  | 41.5      | 42.4      | 64.4      | 72.1      |
| InternLM-7B           | 39.33     | 53.4      | 36.9      | 51        | 51.8      | 70.6      | 6.3       | 31.2      | 13.4      | 14        | 37        | 67        |
| LLaMA-2-7B            | 33.27     | 32.5      | 21.8      | 46.8      | 31.8      | 74        | 3.3       | 16.7      | 12.8      | 14.8      | 38.2      | 73.3      |
| LLaMA-7B              | 30.35     | 27.3      | 20.6      | 35.6      | 26.8      | 74.3      | 2.9       | 10        | 12.8      | 16.8      | 33.5      | 73.3      |
| Mistral-7B-v0.1       | 47.67     | 47.4      | 32.8      | 64.1      | 44.7      | 78.9      | 11.3      | 47.5      | 27.4      | 38.6      | 56.7      | 75        |
| MPT-7B                | 30.06     | 23.5      | 21.3      | 27.5      | 25.9      | 75        | 2.9       | 9.1       | 17.1      | 22.8      | 35.6      | 70        |
| Qwen1.5-7B            | 55.12     | 73.57     | **50.8**  | 62.15     | 71.84     | 72.62     | **20.36** | 54.36     | **53.05** | 36.8      | 40.01     | 70.74     |
| Qwen-7B               | 49.53     | 63.4      | 45.3      | 59.7      | 62.5      | 75        | 13.3      | 54.1      | 27.4      | 31.4      | 45.2      | 67.5      |
| XVERSE-7B             | 34.27     | 61.1      | 39        | 58.4      | 60.8      | 73.7      | 2.2       | 11.7      | 4.9       | 10.2      | 31        | 24        |
| Yi-6B                 | 47.8      | 73        | 44.3      | 64        | **73.5**  | 73.1      | 6.3       | 39.9      | 15.2      | 23.6      | 44.9      | 68        |
| **360Zhinao-7B**      | 56.15     | **74.11** | 49.49     | **67.44** | 72.38     | **83.05** | 16.38     | 53.83     | 35.98     | 42.4      | 43.95     | **78.59** |

以上结果，在官方[Opencompass](https://rank.opencompass.org.cn/leaderboard-llm)上可查询或可复现。

## Chat模型

  我们采用两阶段的方式训练长文本模型.
  
  **第一阶段**：我们增大RoPE base，将上下文长度扩展至32K训练：
    - 首先，对基础模型进行了约5B tokens的32K窗口继续预训练。
    - 接着，SFT阶段使用了多种形式和来源的长文本数据，包括高质量的人工标注32K长文本数据。

  **第二阶段**：我们将上下文长度扩展至360K进行训练，使用数据如下：
    - 少量高质量人工标注数据。
    - 由于带有标注的超长文本数据的稀缺性，我们构造了多种形式的合成数据：
      - 多文档问答：类似[Ziya-Reader](https://arxiv.org/abs/2311.09198)，我们基于360自有数据构造了多种类型的多文档问答数据，同时将问答改为多轮，显著提升长文本的训练效率。
      - 单文档问答：类似[LLama2 Long](https://arxiv.org/abs/2309.16039)，我们构造了基于超长文本各个片段的多轮问答数据。

我们在多种长度和多种任务的评测Benchmark上验证不同版本模型的性能。

- ### 360Zhinao-7B-Chat-32K模型长文本能力评测


  我们使用LongBench验证长文本效果。[LongBench](https://github.com/THUDM/LongBench)是第一个多任务、中英双语、针对大语言模型长文本理解能力的评测基准。LongBench由六大类、二十一个不同的任务组成，我们选择其中与中文长文本应用最密切相关的中文单文档问答、多文档问答、摘要、Few-shot等任务进行评测。

    | Model                     | Avg       | 单文档QA  | 多文档QA   | 摘要       | Few-shot学习 | 代码补全    |
    | :------------------------ |:---------:|:--------:|:---------:|:---------:|:------------:|:---------:|
    | GPT-3.5-Turbo-16k         | 37.84     | 61.2     | 28.7      | 16        | 29.2         | 54.1      |
    | ChatGLM2-6B-32k           | 37.16     | 51.6     | 37.6      | 16.2      | 27.7         | 52.7      |
    | ChatGLM3-6B-32k           | 44.62     | **62.3** | 44.8      | 17.8      | 42           | 56.2      |
    | InternLM2-Chat-7B         | 42.20     | 56.65    | 29.15     | **17.99** | 43.5         | **63.72** |
    | Qwen1.5-Chat-7B           | 36.75     | 52.85    | 30.08     | 14.28     | 32           | 54.55     |
    | Qwen1.5-Chat-14B          | 39.80     | 60.39    | 27.99     | 14.77     | 37           | 58.87     |
    | 360Zhinao-7B-Chat-32K     | **45.18** | 57.18    | **48.06** | 15.03     | **44**       | 61.64     |

- ### 360Zhinao-7B-Chat-360K“大海捞针”测试

  大海捞针测试（[NeedleInAHaystack](https://github.com/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack)）是将关键信息插入一段长文本的不同位置，再对该关键信息提问，从而测试大模型的长文本能力的一种方法。

  360Zhinao-7B-Chat-360K在中英文大海捞针中都能达到98%以上的准确率。

  - 英文"大海捞针"（和[NeedleInAHaystack](https://github.com/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack)相同）
  
    <p align="center">
        <img src="assets/360Zhinao-7B-Chat-360K.en_score.png" width="600" />
    <p>

    **针**：The best thing to do in San Francisco is eat a sandwich and sit in Dolores Park on a sunny day.

    **提问**：What is the best thing to do in San Francisco?


  - 中文“大海捞针”

    <p align="center">
        <img src="assets/360Zhinao-7B-Chat-360K.zh_score.png" width="600" />
    <p>

    我们仿照[SuperCLUE-200K测评基准](https://mp.weixin.qq.com/s/QgoRf2LB-7vc3vTFOHJkpw)构造了中文大海捞针：

    **海**：长篇小说。
    
    **针**：王莽是一名勤奋的店员，他每天凌晨就起床，赶在第一缕阳光照亮大地之前到达店铺，为即将开始的一天做准备。他清扫店铺，整理货架，为顾客提供方便。他对五金的种类和用途了如指掌，无论顾客需要什么，他总能准确地找到。\n然而，他的老板刘秀却总是对他吹毛求疵。刘秀是个挑剔的人，他总能在王莽的工作中找出一些小错误，然后以此为由扣他的工资。他对王莽的工作要求非常严格，甚至有些过分。即使王莽做得再好，刘秀也总能找出一些小问题，让王莽感到非常沮丧。\n王莽虽然对此感到不满，但他并没有放弃。他知道，只有通过自己的努力，才能获得更好的生活。他坚持每天早起，尽管他知道那天可能会再次被刘秀扣工资。他始终保持微笑，尽管他知道刘秀可能会再次对他挑剔。

    **提问**：王莽在谁的手下工作？

<br>

# 快速开始
简单的示例来说明如何利用🤖 ModelScope和🤗 Transformers快速使用360Zhinao-7B-Base和360Zhinao-7B-Chat

## 依赖安装
- python 3.8 and above
- pytorch 2.0 and above
- transformers 4.37.2 and above
- CUDA 11.4 and above are recommended.

```shell
pip install -r requirements.txt 
```
我们推荐安装flash-attention（当前已支持flash attention 2）来提高你的运行效率以及降低显存占用。(flash-attention只是可选项，不安装也可正常运行该项目)

>flash-attn >= 2.3.6
```shell
FLASH_ATTENTION_FORCE_BUILD=TRUE pip install flash-attn==2.3.6
```


## 🤗 Transformers
### Base模型推理

此代码演示使用transformers快速使用360Zhinao-7B-Base模型进行推理
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers.generation import GenerationConfig

MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao-7B-Base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH, 
    trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer('中国二十四节气\n1. 立春\n2. 雨水\n3. 惊蛰\n4. 春分\n5. 清明\n', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to(model.device)

pred = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], generation_config=generation_config)
print("outputs:\n", tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
```

### Chat模型推理

此代码演示使用transformers快速使用360Zhinao-7B-Chat-4K模型进行推理
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers.generation import GenerationConfig

MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH, 
    trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    trust_remote_code=True)

messages = []
#round-1
messages.append({"role": "user", "content": "介绍一下刘德华"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)

#round-2
messages.append({"role": "user", "content": "他有什么代表作？"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)
```

## 🤖 ModelScope
### Base模型推理

此代码演示使用ModelScope快速使用360Zhinao-7B-Base模型进行推理


```python
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig

MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao-7B-Base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH, 
    trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer('中国二十四节气\n1. 立春\n2. 雨水\n3. 惊蛰\n4. 春分\n5. 清明\n', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to(model.device)

pred = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], generation_config=generation_config)
print("outputs:\n", tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
```

### Chat模型推理

此代码演示使用ModelScope快速使用360Zhinao-7B-Chat-4K模型进行推理
```python
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig

MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH, 
    trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True)

generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
    MODEL_NAME_OR_PATH,
    trust_remote_code=True)

messages = []
#round-1
messages.append({"role": "user", "content": "介绍一下刘德华"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)

#round-2
messages.append({"role": "user", "content": "他有什么代表作？"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)
```

## 终端 Demo
可使用终端交互实现快速体验
```shell
python cli_demo.py
```
<p align="center">
    <img src="assets/cli_demo.gif" width="600" />
<p>

## 网页 Demo
也可使用网页交互实现快速体验
```shell
streamlit run web_demo.py
```
<p align="center">
    <img src="assets/web_demo.gif" width="600" />
<p>

## API Demo
启动命令
```shell
python openai_api.py
```

请求参数
```shell
curl 'http://localhost:8360/v1/chat/completions' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "max_new_tokens": 200,
    "do_sample": true,
    "top_k": 0,
    "top_p": 0.8,
    "temperature": 1.0,
    "repetition_penalty": 1.0,
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
}'
```

<br>

# 模型推理
## 模型量化
我们提供了基于AutoGPTQ的量化方案，并开源了Int4量化模型。

## 模型部署
### vLLM安装环境
如希望部署及加速推理，我们建议你使用 `vLLM==0.3.3`。

如果你使用**CUDA 12.1和PyTorch 2.1**，可以直接使用以下命令安装vLLM。
```shell
pip install vllm==0.3.3
```

否则请参考vLLM官方的[安装说明](https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation.html)。

>安装完成后，还需要以下操作~
1. 把vllm/zhinao.py文件复制到env环境对应的vllm/model_executor/models目录下。
2. 把vllm/serving_chat.py文件复制到env环境对应的vllm/entrypoints/openai目录下。
3. 然后在vllm/model_executor/models/\_\_init\_\_.py文件增加一行代码

    ```shell
    "ZhinaoForCausalLM": ("zhinao", "ZhinaoForCausalLM"),
    ```

### vLLM服务启动

启动服务
```shell
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --served-model-name 360Zhinao-7B-Chat-4K \
    --model qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K \
    --trust-remote-code \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-model-len 4096 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8360
```

使用curl请求服务
```shell
curl http://localhost:8360/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "360Zhinao-7B-Chat-4K",
    "max_tokens": 200,
    "top_k": -1,
    "top_p": 0.8,
    "temperature": 1.0,
    "presence_penalty": 0.0,
    "frequency_penalty": 0.0,
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    "stop": [
        "<eod>",
        "<|im_end|>",
        "<|im_start|>"
    ]
}'
```
使用python请求服务
```python
from openai import OpenAI
# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8360/v1"

client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)

chat_response = client.chat.completions.create(
    model="360Zhinao-7B-Chat-4K",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好"},
    ],
    stop=[
        "<eod>",
        "<|im_end|>",
        "<|im_start|>"
    ],
    presence_penalty=0.0,
    frequency_penalty=0.0
)
print("Chat response:", chat_response)
```

> 注意：如需要开启重复惩罚，建议使用 *presence_penalty* 和 *frequency_penalty* 参数。

<br>

# 模型微调
## 训练数据

我们提供了微调训练样例数据 data/test.json，该样例数据是从 [multiturn_chat_0.8M](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/multiturn_chat_0.8M) 采样出 1 万条，并且做了格式转换。

数据格式:
```json
[
  {
    "id": 1,
    "conversations": [
        {
            "from": "system",
            "value": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "from": "user",
            "value": "您好啊"
        },
        {
            "from": "assistant",
            "value": "你好！我今天能为您做些什么？有什么问题或需要帮助吗? 我在这里为您提供服务。"
        }
    ]
  }
]
```

## 微调训练
训练脚本如下：
```shell
set -x

HOSTFILE=hostfile
DS_CONFIG=./finetune/ds_config_zero2.json

# PARAMS
LR=5e-6
EPOCHS=3
MAX_LEN=4096
BATCH_SIZE=4
NUM_NODES=1
NUM_GPUS=8
MASTER_PORT=29500

IS_CONCAT=False # 是否数据拼接到最大长度（MAX_LEN）

DATA_PATH="./data/training_data_sample.json"
MODEL_PATH="qihoo360/360Zhinao-7B-Base"
OUTPUT_DIR="./outputs/"

deepspeed --hostfile ${HOSTFILE} \
        --master_port ${MASTER_PORT} \
        --num_nodes ${NUM_NODES} \
        --num_gpus ${NUM_GPUS} \
        finetune.py \
        --report_to "tensorboard" \
        --data_path ${DATA_PATH} \
        --model_name_or_path ${MODEL_PATH} \
        --output_dir ${OUTPUT_DIR} \
        --model_max_length ${MAX_LEN} \
        --num_train_epochs ${EPOCHS} \
        --per_device_train_batch_size ${BATCH_SIZE} \
        --gradient_accumulation_steps 1 \
        --save_strategy steps \
        --save_steps 200 \
        --learning_rate ${LR} \
        --lr_scheduler_type cosine \
        --adam_beta1 0.9 \
        --adam_beta2 0.95 \
        --adam_epsilon 1e-8 \
        --max_grad_norm 1.0 \
        --weight_decay 0.1 \
        --warmup_ratio 0.01 \
        --gradient_checkpointing True \
        --bf16 True \
        --tf32 True \
        --deepspeed ${DS_CONFIG} \
        --is_concat ${IS_CONCAT} \
        --logging_steps 1 \
        --log_on_each_node False
```
```shell
bash finetune/ds_finetune.sh
```
- 可通过配置hostfile，实现单机、多机训练。
- 可通过配置ds_config，实现zero2、zero3。
- 可通过配置fp16、bf16实现混合精度训练，建议使用bf16，与预训练模型保持一致。
- 可通过配置is_concat参数，控制训练数据是否拼接，当训练数据量级较大时，可通过拼接提升训练效率。

<br>

# 许可证

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