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license: apache-2.0
library_name: modelscope
pipeline_tag: text-generation
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# 开源中文预训练语言模型Steel-LLM
由zhanshijin和lishu14创建
</div>
## 👋 介绍
Steel-LLM是个人发起的利用业余时间从零开始预训练中文大模型的项目。我们使用了1T+的数据预训练一个1B左右参数量的中文LLM，耗时8个月。我们分享了数据收集、数据处理、预训练框架修改、模型设计、模型微调等全过程，并开源全部代码。让每个人在有8~几十张卡的情况下都能复现我们的工作。得益于开源中文数据，Steel LLM在中文benchmark上表现优于一些大几倍的机构发布的LLM，最终在ceval达到了38分，cmmlu达到了33分。
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🐱 <a href="https://github.com/zhanshijinwat/Steel-LLM">Github</a>  
   📑 <a href="https://www.zhihu.com/people/zhan-shi-jin-27">Blog</a>   🌐公众号：炼钢AI
"Steel(钢)"取名灵感来源于华北平原一只优秀的乐队“万能青年旅店（万青）”。乐队在做一专的时候条件有限，自称是在“土法炼钢”，但却是一张神专。我们训练LLM的条件同样有限，但也希望能炼出好“钢”来。
## 🔥更新
2025.1.17 更新steel-LLM-chat-v2,微调时加入了英文数据，中英文数据比例和预训练保持一致，最终在ceval上由38分提高到了41.9分，cmmlu从33分提高到了36分。
## 📖 预训练数据
预训练数据方面，Steel-LLM主要使用了wanjuan1.0、Skywork/Skypile-150B数据集、starcoder的python/java/c++数据。另外也加入了中文维基百科、百度百科、知乎问答等数据，转换为token id后占用1.7T硬盘空间。Steel-LLM也对问答数据以及代码数据使用data-juicer进行了数据清洗，数据收集及数据处理的具体细节见我的博客：
https://mp.weixin.qq.com/s/yqmtHLuuNV9075qHgzhcPw
## 🎰 训练框架
训练框架方面，我们修改了TinyLlama训练程序，兼容Hugginface格式模型、支持了数据断点续训、支持了追加新的数据等能力。训练前20k checkpoint使用8 * A100，之后使用的是8 * H800
具体的技术细节见我的博客：https://mp.weixin.qq.com/s/KPRir6bK3MZZ-vMFTfhUQQ
## 🤖模型结构
tokenizer方面，使用了Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat的tokenizer。模型结构方面基于Qwen1.5模型进行了以下的新结构的尝试：
- FFN层使用softmax moe，相同参数量下有更高的训练速度
- 使用双层的SwiGLU
具体的技术细节见我的博客：https://mp.weixin.qq.com/s/JaZyf1jOEOtNDCcFqSj8TQ
## 💡 微调
微调阶段主要使用了BAAI/Infinity-Instruct、预训练数据中的wanjuan中文选择题部分（回炉重造）、ruozhiba等数据。尝试了COT/非COT微调、刷榜测试。
具体的实验细节见我的博客：https://mp.weixin.qq.com/s/KK0G0spNw0D9rPUESkHMew
## 🏅 评估
Steel-LLM在CEVAL和CMMLU上进行了测试。Steel-LLM旨在训练一个中文LLM，80%的训练数据都是中文，因此并没有在英文benchmark上进行评测。
其他模型的指标来自于CEVAL论文、MiniCPM技术报告、MAP-Neo技术报告等途径。更多模型的指标可查看之前的<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/KK0G0spNw0D9rPUESkHMew>博客</a>
| | CEVAL | CMMLU |
|-----------------|-------|-------|
| Steel-LLM(chat v2) | 41.9 | 36.08 |
| ChatGPT | 51.0 | - |
| GPT4 | 66.4 | - |
| ChatGLM-6B | 38.9 | - |
| Moss | 33.1 | - |
| LLAMA-65B | 34.7 | - |
| Tiny-Llama-1.1B | 25.02 | 24.03 |
| Qwen-7B | 58.96 | 60.35 |
| Gemma-7B | 42.57 | 44.20 |
| Qwen-1.8B | 49.81 | 45.32 |
| mini-CPM-1.2B | 49.14 | 46.81 |
| Phi2(2B) | 23.37 | 24.18 |
| OLMo-7B | 35.18 | 35.55 |
| MAP-NEO-7B | 56.97 | 55.01 |
## ⛏️ 快速使用
```python
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "zhanshijin/Steel-LLM"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "你是谁开发的"
messages = [
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
``` |