File size: 3,287 Bytes
fe08177 234cc32 fe08177 ddbb4b0 806c2b3 810acb8 c40a993 8da2954 c40a993 fe08177 82b0f67 fe08177 d46f86f |
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 |
---
license: other
---
![Aquila_logo](./log.jpeg)
<h4 align="center">
<p>
<a href="https://huggingface.co/BAAI/Aquila2-34B/blob/main/README.md">English</a>
<b>简体中文</b> |
</p>
</h4>
<p align="center">
<a href="https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2" target="_blank">Github</a> • <a href="https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2/blob/main/assets/wechat-qrcode.jpg" target="_blank">WeChat</a> <br>
</p>
# 悟道·天鹰(Aquila2)
我们开源了我们的 **Aquila2** 系列,现在包括基础语言模型 **Aquila2-7B** 和 **Aquila2-34B** ,对话模型 **AquilaChat2-7B** 和 **AquilaChat2-34B**,长文本对话模型**AquilaChat2-7B-16k** 和 **AquilaChat2-34B-16k**
基于Aquila2初始版本的开发经验,我们对Aquila2进行了全面升级并发布1.2版本。评测结果显示,
Aquila2基础模型综合客观评测提升 6.9%,Aquila2-34B v1.2 在 MMLU、TruthfulQA、CSL、TNEWS、OCNLI、BUSTM 等考试、
理解及推理评测数据集上的评测结果分别增加 12%、14%、11%、12%、28%、18%。
悟道 · 天鹰 Aquila 模型的更多细节将在官方技术报告中呈现。请关注官方渠道更新。
注:发现在预训练任务数据集中存在GSM8K测试数据泄露问题,从评测结果中删除GSM8K的评估结果。
经彻查分析,数据泄露发生于某多次合作数据团队所推荐的数学数据集A(超过2百万样本),其包含未经过处理的GSM8K测试集(1319样本)。团队只进行了常规去重和质量检测,未就是否混入GSM8K测试数据进行额外过滤检查而导致失误,实为工作中的疏漏。
团队一直严格遵循训练数据不能包含测试数据的工作原则。汲取本次因未对外部数据来源进行查证而发生的失误教训,我们在2万亿token全量数据上完成了针对21个测试数据集的排查,所涉数据集包括WTM22(en-zh)、CLUEWSC、winograde、HellaSwag、OpenBookQA、PIQA、ARC-e、BUSTSM、BoolQ、TruthfulQA、RAFT、ChID、EPRSTMT、TNEWS、OCNLI、SEM-Chinese、MMLU、C-Eval、CMMLU、CSL和HumanEval。
## 对话模型性能
<br>
<p align="center">
<img src="base_metrics_CN.jpeg" width="1024"/>
<p>
<br>
## 快速开始使用 Aquila2-34B
## 使用方式/How to use
### 1. 推理/Inference
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
device = torch.device("cuda")
model_info = "BAAI/Aquila2-34B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_info, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_info, trust_remote_code=True)
model.eval()
model.to(device)
text = "请给出10个要到北京旅游的理由。"
tokens = tokenizer.encode_plus(text)['input_ids']
tokens = torch.tensor(tokens)[None,].to(device)
stop_tokens = ["###", "[UNK]", "</s>"]
with torch.no_grad():
out = model.generate(tokens, do_sample=True, max_length=512, eos_token_id=100007, bad_words_ids=[[tokenizer.encode(token)[0] for token in stop_tokens]])[0]
out = tokenizer.decode(out.cpu().numpy().tolist())
print(out)
```
## 证书/License
Aquila2系列开源模型使用 [智源Aquila系列模型许可协议](https://huggingface.co/BAAI/Aquila2-34B/blob/main/BAAI-Aquila-Model-License%20-Agreement.pdf) |