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中文对话大模型BELLE全面开源!(附:数据+模型+轻量化)

发布时间:2024年06月06日

在中文对话大模型开源社区里,最近迎来了一位优秀的新成员——BELLE。这个新项目基于BLOOM和LLAMA,针对中文进行了优化,使用了ChatGPT生成的数据来进行模型调优,为中文指令提供更好的支持。

开源地址: github.com/LianjiaTech/

该项目目前已经开源了如下内容,并且在持续更新中:

  1. 150万中文指令微调数据集
  2. 以Bloomz-7b1-mt(70亿参数)为基础,分别在20万,60万,100万,200万数据上进行指令微调后得到的模型Checkpoint。
  3. 以LLAMA-7b(70亿参数)为基础,分别在60万,200万数据上进行指令微调后得到的模型Checkpoint。
  4. 对以上模型进行量化后的轻量化模型,便于部署、推理。

BELLE模型能力展示

BELLE技术方案介绍

ChatGPT、GPT-4的横空出世,让人们看到了一丝AGI(通用人工智能)的曙光。在可预见的将来,ChatGPT将对各行各业带来革命性的影响。但是这样的技术不应该只被掌握在一家公司手中,因此BELLE项目应运而生了,他们的初衷是为了促进中文对话大模型开源社区的发展。 为此,他们在三个方面做了初步的尝试,并已经开源了他们的研究成果。

  1. 数据:为了获得大量的指令微调数据,项目团队参考了斯坦福大学的Alpaca项目,并针对中文场景进行了优化,利用ChatGPT生了多样化、高质量的数据,这些数据涵盖了各种应用场景,包括日常对话、知识问答、文本生成等,有助于模型在各种中文场景中的表现。他们已经开源其中的150万数据。
  2. 模型:大模型的训练往往具有较高的成本,而一个具备初步的能力的对话模型,将大大降低使用和科研的门槛。为此,他们基于Bloom和LLAMA,训练了出具效果的对话模型,并完全开放了这些模型的参数。
  3. 轻量化:为了便于模型的部署和试用,BELLE团队同时开源了对话模型的量化版本。包括8bit, 4bit, 其中4bit版本模型checkpoint大小仅为6.9G,运行仅需8.4G显存。

模型效果比较

以Bloomz-7b1-mt为基础,BELLE团队评估了不同数量的instruction tuning数据,对模型效果的影响。总的来说,提升数据量能持续带来效果的提升,但是在不同类型的任务上表现有所不同。在Extract, Classification, Closed QA, 和Summarization任务上,增加数据能持续带来效果的提升,还未达到瓶颈。在Translation, Rewrite, 和Brainstorming任务上,几十万的数据量就能获得较好的效果。在Math, Code, 和COT任务上,模型效果较差,而且增加数据量已经无法带来效果的提升。

详见论文:Exploring the Impact of Instruction Data Scaling on Large Language Models: An Empirical Study on Real-World Use Cases。

总结

可以说BELLE的出现,大大促进了中文开源对话模型的发展,基于他们开源的数据和模型,更多的人可以尝试这些模型,更多的研究工作可以更快捷的展开。令人更加惊喜的是,该开源项目仍在持续更新,将来会有更多的内容被开放出来,欢迎大家持续的跟踪。

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