Hugging Face's logo

Liang-Su
/
RC-GPT

TensorBoard
Safetensors
Model card Files Metrics Community
RC-GPT
File size: 10,908 Bytes 
5c4969a
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
 
---
language:
  - en
  - zh
license: other
tasks:
  - text-generation
studios:
  - baichuan-inc/Baichuan-13B-Chatdemo
---

<!-- markdownlint-disable first-line-h1 -->
<!-- markdownlint-disable html -->
<div align="center">
<h1>
  Baichuan 2
</h1>
</div>

<div align="center">
  <a href="https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2" target="_blank">🦉GitHub</a> | 
  <a href="https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base/file/view/master/wechat.jpeg" target="_blank">💬WeChat</a> | 
  <a href="https://modelscope.cn/studios/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chatdemo/summary" target="_blank">🤖Demo</a> 
</div>
<div align="center">
🚀 <a href="https://www.baichuan-ai.com/" target="_blank">百川大模型在线对话平台</a> 已正式向公众开放 🎉
</div>

# 目录

- [📖 模型介绍](#模型介绍)
- [⚙️ 快速开始](#快速开始)
- [📊 Benchmark评估](#评估)
- [📜 声明与协议](#声明与协议)

# 模型介绍

- Baichuan 2 是[百川智能]推出的**新一代开源大语言模型**，采用 **2.6 万亿**  Tokens 的高质量语料训练。
- Baichuan 2 在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸**最佳**的效果。
- 本次发布包含有 **7B**、**13B** 的 **Base** 和 **Chat** 版本，并提供了 Chat 版本的 **4bits 量化**。
- 所有版本对学术研究完全开放。同时，开发者通过邮件申请并获得官方商用许可后，即可**免费商用**，请参考[协议](#协议)章节。
- 欢迎阅读我们的技术报告 [Baichuan 2: Open Large-scale Language Models] 获取更多信息。

本次发布版本和下载链接见下表：

|     |          基座模型        |          对齐模型        |       对齐模型 4bits 量化        |
|:---:|:--------------------:|:--------------------:|:--------------------------:|
| 7B  | [Baichuan2-7B-Base]  | [Baichuan2-7B-Chat]  | [Baichuan2-7B-Chat-4bits]  |
| 13B | [Baichuan2-13B-Base] | [Baichuan2-13B-Chat] | [Baichuan2-13B-Chat-4bits] |

# 快速开始

```python
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,GenerationConfig
model_dir = snapshot_download("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat", revision='v1.0.1')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", 
                              trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", 
                              trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir)
messages = []
messages.append({"role": "user", "content": "讲解一下“温故而知新”"})
response = model.chat(tokenizer, messages)
print(response)
messages.append({'role': 'assistant', 'content': response})
messages.append({"role": "user", "content": "背诵一下将进酒"})
response = model.chat(tokenizer, messages)
print(response)
```
在魔搭社区的免费算力上，也可以通过量化的方式使用13B对话模型
```python
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,GenerationConfig
from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    False,
    True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bnb_4bit_quant_type='nf4',
    bnb_4bit_use_double_quant=True)
model_dir = snapshot_download("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat", revision='v1.0.1')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", 
                              trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", 
                              trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16,
                              quantization_config=quantization_config)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir)
messages = []
messages.append({"role": "user", "content": "讲解一下“温故而知新”"})
response = model.chat(tokenizer, messages)
print(response)
messages.append({'role': 'assistant', 'content': response})
messages.append({"role": "user", "content": "背诵一下将进酒"})
response = model.chat(tokenizer, messages)
print(response)
```
# Benchmark 结果

我们在[通用]、[法律]、[医疗]、[数学]、[代码]和[多语言翻译]六个领域的中英文权威数据集上对模型进行了广泛测试，更多详细测评结果可查看[GitHub]。

### 7B 模型结果

|                         | **C-Eval** | **MMLU** | **CMMLU** | **Gaokao** | **AGIEval** | **BBH** |
|:-----------------------:|:----------:|:--------:|:---------:|:----------:|:-----------:|:-------:|
|                         |  5-shot    |  5-shot  |  5-shot   | 5-shot     | 5-shot      | 3-shot  |
|        **GPT-4**        | 68.40      | 83.93    | 70.33     | 66.15      | 63.27       | 75.12   |
|    **GPT-3.5 Turbo**    | 51.10      | 68.54    | 54.06     | 47.07      | 46.13       | 61.59   |
|      **LLaMA-7B**       | 27.10      | 35.10    | 26.75     | 27.81      | 28.17       | 32.38   |
|      **LLaMA2-7B**      | 28.90      | 45.73    | 31.38     | 25.97      | 26.53       | 39.16   |
|       **MPT-7B**        | 27.15      | 27.93    | 26.00     | 26.54      | 24.83       | 35.20   |
|      **Falcon-7B**      | 24.23      | 26.03    | 25.66     | 24.24      | 24.10       | 28.77   |
|     **ChatGLM2-6B**     | 50.20      | 45.90    | 49.00     | 49.44      | 45.28       | 31.65   |
|    **[Baichuan-7B]**    | 42.80      | 42.30    | 44.02     | 36.34      | 34.44       | 32.48   |
| **[Baichuan2-7B-Base]** | 54.00      | 54.16    | 57.07     | 47.47      | 42.73       | 41.56   |

### 13B 模型结果

|                             | **C-Eval** | **MMLU** | **CMMLU** | **Gaokao** | **AGIEval** | **BBH** |
|:---------------------------:|:----------:|:--------:|:---------:|:----------:|:-----------:|:-------:|
|                             |  5-shot    |  5-shot  |  5-shot   | 5-shot     | 5-shot      | 3-shot  |
|          **GPT-4**          | 68.40      | 83.93    | 70.33     | 66.15      | 63.27       | 75.12   |
|      **GPT-3.5 Turbo**      | 51.10      | 68.54    | 54.06     | 47.07      | 46.13       | 61.59   |
|        **LLaMA-13B**        | 28.50      | 46.30    | 31.15     | 28.23      | 28.22       | 37.89   |
|       **LLaMA2-13B**        | 35.80      | 55.09    | 37.99     | 30.83      | 32.29       | 46.98   |
|       **Vicuna-13B**        | 32.80      | 52.00    | 36.28     | 30.11      | 31.55       | 43.04   |
| **Chinese-Alpaca-Plus-13B** | 38.80      | 43.90    | 33.43     | 34.78      | 35.46       | 28.94   |
|       **XVERSE-13B**        | 53.70      | 55.21    | 58.44     | 44.69      | 42.54       | 38.06   |
|  **[Baichuan-13B-Base]**    | 52.40      | 51.60    | 55.30     | 49.69      | 43.20       | 43.01   |
|  **[Baichuan2-13B-Base]**   | 58.10      | 59.17    | 61.97     | 54.33      | 48.17       | 48.78   |


## 训练过程模型

除了训练了 2.6 万亿 Tokens 的 [Baichuan2-7B-Base] 模型，我们还提供了在此之前的另外 11 个中间过程的模型（分别对应训练了约 0.2 ~ 2.4 万亿 Tokens）供社区研究使用（[训练过程heckpoint下载]）。下图给出了这些 checkpoints 在 C-Eval、MMLU、CMMLU 三个 benchmark 上的效果变化：

![checkpoint](https://modelscope.cn/api/v1/models/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base/repo?Revision=master&FilePath=media/checkpoints.jpeg&View=true)

# 声明与协议

## 声明

我们在此声明，我们的开发团队并未基于 Baichuan 2 模型开发任何应用，无论是在 iOS、Android、网页或任何其他平台。我们强烈呼吁所有使用者，不要利用
Baichuan 2 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 Baichuan 2
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
Baichuan 2 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。

## 协议

* Baichuan 2 模型的社区使用需遵循[《Baichuan 2 模型社区许可协议》]。
* Baichuan 2 支持商用，如果将 Baichuan 2 模型或其衍生品用作商业用途，请您按照如下方式联系许可方，以进行登记并向许可方申请书面授权：联系邮箱 [[email protected]]。

[GitHub]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2
[Baichuan2]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2

[Baichuan-7B]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/baichuan-7B/summary
[Baichuan2-7B-Base]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base/summary
[Baichuan2-7B-Chat]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat/summary
[Baichuan2-7B-Chat-4bits]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits/summary
[Baichuan-13B-Base]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base/summary
[Baichuan2-13B-Base]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Base/summary
[Baichuan2-13B-Chat]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat/summary
[Baichuan2-13B-Chat-4bits]:https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat-4bits/summary

[通用]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E9%80%9A%E7%94%A8%E9%A2%86%E5%9F%9F
[法律]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E6%B3%95%E5%BE%8B%E5%8C%BB%E7%96%97
[医疗]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E6%B3%95%E5%BE%8B%E5%8C%BB%E7%96%97
[数学]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E6%95%B0%E5%AD%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81
[代码]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E6%95%B0%E5%AD%A6%E4%BB%A3%E7%A0%81
[多语言翻译]:https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2#%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80%E7%BF%BB%E8%AF%91

[《Baichuan 2 模型社区许可协议》]:https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base/blob/main/Baichuan2%20%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E5%8D%8F%E8%AE%AE.pdf

[邮件申请]: mailto:[email protected]
[Email]: mailto:[email protected]
[[email protected]]: mailto:[email protected]
[训练过程heckpoint下载]: https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Intermediate-Checkpoints
[百川智能]: https://www.baichuan-ai.com
[Baichuan 2: Open Large-scale Language Models]:https://cdn.baichuan-ai.com/paper/Baichuan2-technical-report.pdf