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Chinese-Mixtral-8x7B

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Chinese-Mixtral-8x7B / README.md
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          type: text-generation
          name: Text Generation
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          name: Winogrande (5-shot)
          type: winogrande
          config: winogrande_xl
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          type: text-generation
          name: Text Generation
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          name: GSM8k (5-shot)
          type: gsm8k
          config: main
          split: test
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          name: Open LLM Leaderboard

Chinese-Mixtral-8x7B

🚀 介绍

本项目基于Mistral发布的模型Mixtral-8x7B进行了中文扩词表增量预训练，希望进一步促进中文自然语言处理社区对MoE模型的研究。我们扩充后的词表显著提高了模型对中文的编解码效率，并通过大规模开源语料对扩词表模型进行增量预训练，使模型具备了强大的中文生成和理解能力。

项目开源内容：

  • 中文Mixtral-8x7B扩词表大模型
  • 扩词表增量预训练代码

请注意，Chinese-Mixtral-8x7B仍然可能生成包含事实性错误的误导性回复或包含偏见/歧视的有害内容，请谨慎鉴别和使用生成的内容，请勿将生成的有害内容传播至互联网。

📥 模型下载

本项目使用QLoRA进行训练，LoRA权重与合并权重后的模型分别开源，您可以根据自己的需求选择下载：

模型名称 模型大小 下载地址 备注
Chinese-Mixtral-8x7B 88GB 🤗HuggingFace 中文扩词表完整模型，可以直接使用
Chinese-Mixtral-8x7B-adapter 2.7GB 🤗HuggingFace LoRA权重，需要与原版Mixtral-8x7B进行合并才可以使用，合并脚本请参考这里

💻 模型推理

Chinese-Mixtral-8x7B支持完整的Mixtral-8x7B模型生态，包括使用vLLM、Flash Attention 2进行加速，使用bitsandbytes进行模型量化等。以下是使用Chinese-Mixtral-8x7B进行推理的代码示例。

使用Flash Attention 2：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, attn_implementation="flash_attention_2", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

text = "我的名字是"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(0)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

使用4bit量化：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, load_in_4bit=True, device_map="auto")

text = "我的名字是"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(0)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

请注意，Chinese-Mixtral-8x7B为基座模型，没有经过指令微调，因此指令遵循能力有限。您可以参考微调一节对模型进行微调。

📈 模型性能

模型综合能力

我们分别使用以下评测数据集对Chinese-Mixtral-8x7B进行评测：

  • C-Eval：一个全面的中文基础模型评估套件。它包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别。
  • CMMLU：一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。
  • MMLU：一个包含57个多选任务的英文评测数据集，涵盖了初等数学、美国历史、计算机科学、法律等，难度覆盖高中水平到专家水平，是目前主流的LLM评测数据集之一。
  • HellaSwag：一个极具挑战的英文NLI评测数据集，每一个问题都需要对上下文进行深入理解，而不能基于常识进行回答。

根据Mistral发布的技术报告，Mixtral-8x7B在推理时将激活13B参数。下表为Chinese-Mixtral-8x7B与其他13B规模的中文扩词表模型在各个评测数据集上的5-shot结果：

模型名称 增量训练语料 C-Eval
(中文)		 CMMLU
(中文)		 MMLU
(英文)		 HellaSwag
(英文)
IDEA-CCNL/Ziya2-13B-Base 650B Token 59.29 60.93 59.86 58.90
TigerResearch/tigerbot-13b-base-v3 500B Token 50.52 51.65 53.46 59.16
Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-13B-hf 11B Token 42.57 41.95 51.32 59.05
hfl/chinese-llama-2-13b 约30B Token(120GB) 41.90 42.08 51.92 59.28
Chinese-Mixtral-8x7B(本项目) 42B Token 52.08 51.08 69.80 65.69

在中文知识和理解方面，我们的Chinese-Mixtral-8x7B与TigerBot-13B-Base-v3性能相当。由于Chinese-Mixtral-8x7B的训练数据量仅为TigerBot-13B-Base-v3的8%，我们的模型仍有进一步提升的空间。与此同时，得益于原版Mixtral-8x7B模型强大的性能，我们的Chinese-Mixtral-8x7B达到了各个扩词表模型的最强英文水平。

由于不同版本的评测脚本实现细节有细微差异，为了保证评测结果的一致性和公平性，我们的评测脚本统一使用EleutherAI发布的lm-evaluation-harness，commit hash为28ec7fa。

模型生成效果

下表为各个扩词表模型的生成效果。由于部分模型的预训练语料未使用eos_token进行分隔，我们采用了max_tokens = 100对生成文本进行截断。我们的采样参数为temperature = 0.8, top_p = 0.9。

中文编解码效率

针对中文编解码效率，我们使用各个扩词表模型的分词器对SkyPile数据集的一个切片（2023-06_zh_head_0000.jsonl）进行编码，对比了各个分词器输出的中文文本Token量：

模型名称 模型类别 词表大小 中文文本Token量 编解码效率
meta-llama/Llama-2-13B-hf LLaMA 32000 780M 低
mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 Mixtral 32000 606M 低
Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-13B-hf LLaMA 40076 532M 中
IDEA-CCNL/Ziya2-13B-Base LLaMA 39424 532M 中
hfl/chinese-llama-2-13b LLaMA 55296 365M 高
TigerResearch/tigerbot-13b-base-v3 LLaMA 65112 342M 高
Chinese-Mixtral-8x7B(本项目) Mixtral 57000 355M 高

在约1.4GB的测试文本中，我们的Chinese-Mixtral-8x7B中文编解码效率仅次于TigerBot-13B-Base-v3，较原模型提高了41.5%。这有利于加速中文文本的推理速度，并在In-Context Learning、Chain-of-Thought等场景中节省序列长度，有利于提高复杂推理任务的性能。

⚙️ 训练细节

词表扩充

我们使用sentencepiece在12G知乎数据和2G悟道数据上训练中文BPE词表。我们在训练词表时分别枚举了中文单字Token数量以及中文总Token数量，并对二者进行组合，得到了数百个大小、内容各异的词表。为了得到最适合的词表，我们通过Zheng Bo等人提出的ALP计算这些词表的中文词汇能力。ALP通过计算特定语言的子词切分粒度，并对词表的中低频子词进行惩罚，是一种方便快捷的衡量特定语言词汇能力的指标。

我们在书籍和百科语料上评估了不同词表的ALP值。图示中，四条曲线分别代表四种中文单字Token数量的词表（4451、5435、6414和7434）。为了避免词表过小导致中文压缩率过低，以及词表过大导致embedding层过于稀疏，我们选取ALP曲线的拐点，对应向词表中新增25000个中文Token。在此基础上，我们选择了四条曲线中ALP最大者，即新增6414个中文单字Token的词表，作为最终Chinese-Mixtral-8x7B选用的词表。

在获得新词表后，我们需要对embedding和lm_head层进行扩充和初始化。我们使用新Token在旧embedding层中的词嵌入平均值对扩充部分进行初始化。在我们的前期实验中，这种方法略优于HuggingFace的默认实现，即使用固定的正态分布进行初始化。

增量预训练

Mixtral-8x7B模型参数量为46.7B，全参数训练需要同时使用多种并行策略，在训练资源受限的情况下时间成本过高。因此我们采用HuggingFace官方推荐的方法，使用QLoRA对模型进行训练。QLoRA在LoRA低秩分解的基础上，通过引入4位量化、双重量化和利用NVIDIA统一内存进行分页，进一步减少了训练所需显存，同时保持了与全参数训练相当的性能。

我们参考Yiming Cui等人对LoRA的设置，对原模型所有Linear层应用低秩分解，并将扩增后的embedding和lm_head层的参数设置为可训练。对于模型主体，我们采用NF4格式进行量化，这种格式可以使得量化后的数据与量化前具有同等的数据分布，模型的权重信息损失更少。

环境准备

我们建议使用Python 3.10 + torch 2.0.1

# Pytorch + Transformers
$ pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2
$ pip install transformers==4.36.2 datasets evaluate peft accelerate gradio optimum sentencepiece
$ pip install jupyterlab scikit-learn pandas matplotlib tensorboard nltk rouge bitsandbytes fire
# DeepSpeed
$ git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed.git
$ cd DeepSpeed
$ DS_BUILD_FUSED_ADAM=1 pip3 install .
# Flash Attention
$ pip install flash-attn --no-build-isolation

数据集下载

我们基于现有的开源数据集训练了Chinese-Mixtral-8x7B，数据集包括：

数据集名称 数据集语言 使用数据量 备注
Skywork/SkyPile-150B 中文 30B 仅使用2022 + 2023年的数据
DKYoon/SlimPajama-6B 英文 12B 数据集重复2 Epoch

通过data/download.py将数据集下载到data中。针对Slimpajama数据集，需要使用data/parquet2jsonl.py将原始数据集转换为jsonl格式。

下载后的数据集为多个jsonl文件的分片，使用cat将多个分片合并为一个jsonl文件。

$ cat *.jsonl > all.jsonl

通过split将jsonl切分为train和valid集合。本项目中train和valid的行数比例为999:1。

$ wc -l all.jsonl                          # 计算数据集总行数
$ split -l <lines> all.jsonl               # 按999:1计算train/valid行数，进行切分
$ mv xaa DKYoon-SlimPajama-6B-train.jsonl  # 重命名
$ mv xab DKYoon-SlimPajama-6B-dev.jsonl

数据集预处理

将数据集名称和路径注册到data/datasets.toml中：

[DKYoon-SlimPajama-6B]              # 数据集名称
splits = ["train", "dev"]           # 数据集train/valid集合
root = "{DATA_DIR}/en/{name}"       # 数据集根目录
doc = "{name}-{split}"              # 数据集文件名
encoded = "encoded-{name}-{split}"  # 预处理保存位置

使用data/preprocess_datasets.py对数据集进行子词切分，从而加快训练速度。

$ python data/preprocess_datasets.py --ds_name SkyPile-150B-2023 --tokenizer_name_or_path tokenizer/Mixtral-8x7B-v0.1-vocab
$ python data/preprocess_datasets.py --ds_name DKYoon-SlimPajama-6B --tokenizer_name_or_path tokenizer/Mixtral-8x7B-v0.1-vocab

在进行子词切分后，可以使用data/utils.py查看各个数据集的token总量：

$ python data/utils.py

开始训练

训练启动脚本为scripts/train.sh。可以通过修改其中的TRAIN_DATASETS修改训练数据集和数据集比例：

TRAIN_DATASETS=(
    1:SkyPile-150B-2022     # 使用全量SkyPile-150B-2022
    0.1:SkyPile-150B-2023   # 使用SkyPile-150B-2023的10%数据
    1:DKYoon-SlimPajama-6B  # 使用全量DKYoon-SlimPajama-6B
)

如果您使用SLURM集群管理系统，可以通过sbatch进行提交：

$ sbatch scripts/train.sh

如果没有SLURM或希望通过命令行启动训练，您可以直接提取scripts/train.sh中的torchrun开始训练。

微调

本项目发布的Chinese-Mixtral-8x7B为基座模型，没有经过微调。如果您希望使用Chinese-Mixtral-8x7B进行下游任务微调或SFT，可以参考HuggingFace给出Mixtral-8x7B的QLoRA微调脚本进行训练：HuggingFace的官方示例代码。

✒️ 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代码，请引用本项目：

@misc{Chinese-Mixtral-8x7B,
    author = {HIT-SCIR},
    title = {Chinese-Mixtral-8x7B: An Open-Source Mixture-of-Experts LLM},
    year = {2024},
    publisher = {GitHub},
    journal = {GitHub repository},
    howpublished = {\url{https://github.com/HIT-SCIR/Chinese-Mixtral-8x7B}}
}

🌟 Star History

Star History Chart

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric Value
Avg. 66.69
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot) 63.57
HellaSwag (10-Shot) 85.98
MMLU (5-Shot) 70.95
TruthfulQA (0-shot) 45.86
Winogrande (5-shot) 82.08
GSM8k (5-shot) 51.71