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license: apache-2.0
language:
- zh
- en
library_name: transformers
tags:
- qihoo360
- 奇虎360
- zhinao
- 360Zhinao
- pretrain
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中文 ｜ English
360智脑
欢迎访问360智脑官网 https://ai.360.com 体验更多更强大的功能。
# 模型介绍
🎉🎉🎉我们开源了360智脑大模型的系列工作，本次开源了以下模型：
- **360Zhinao2-7B-Base**
- **360Zhinao2-7B-Chat-4K**
- **360Zhinao2-7B-Chat-32K**
- **360Zhinao2-7B-Chat-360K**
360智脑大模型特点如下：
- **基础模型**：采⽤当前主流的两阶段训练⽅法，第⼀阶段采用cosine学习率总共训练10T
token，第二阶段我们加⼤了⾼质量数据的占⽐，训练了100B⾼质量token，学习率LR直接decay到0。**360Zhinao2-7B总共训练数据量达10.1T token**。
- **对话模型**：具有强大的对话能力，开放4K、32K、360K三种不同文本长度。
# 更新信息
- [2024.11.18] 🔥🔥🔥我们发布了360Zhinao2-7B，同时开放Base模型和4K、32K、360K三种文本长度的Chat模型。
- [2024.05.23] 我们发布了360Zhinao-search以及360Zhinao-1.8B-Reranking两个模型，分别在[C-MTEB 榜单](https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard)的Retrieval和Reranking任务上排名第一。
- [2024.05.20] 我们将llama3的窗口长度扩展到360k并发布了**llama3-8B-360Zhinao-360k-Instruct**🤗
- [2024.04.12] 我们发布了360Zhinao-7B 1.0版本，同时开放Base模型和4K、32K、360K三种文本长度的Chat模型。
技术报告详见[arXiv](https://arxiv.org/abs/2405.13386)。
# 目录
- [下载地址](#下载地址)
- [模型评估](#模型评估)
- [快速开始](#快速开始)
- [模型推理](#模型推理)
- [模型微调](#模型微调)
- [许可证](#许可证)
# 下载地址
本次发布版本和下载链接见下表：
| Size | Model | BF16 | Int4|
|:-:|-|:-:|:-:|
| 7B | 360Zhinao2-7B-Base | 🤖 🤗 | |
| 7B | 360Zhinao2-7B-Chat-4K | 🤖 🤗 | 🤖 🤗 |
| 7B | 360Zhinao2-7B-Chat-32K | 🤖 🤗 | 🤖 🤗 |
| 7B | 360Zhinao2-7B-Chat-360K | 🤖 🤗 | 🤖 🤗 |
# 模型评估
## 基础模型
我们使⽤了开源⼯具opencompass对模型进⾏评估，对⽐了近半年国内外开源的10B以下模型，
360Zhinao2-7B具备较强的竞争⼒。360Zhinao2-7B在CEval（中⽂
考试）、C3（中⽂阅读理解）、lcsts（中⽂短⽂本摘要）等中⽂benchmark上表现不俗，中⽂
benchmark均分排名第⼀。在挑战性的竞赛数学数据集math上，同样排名第⼀。**360Zhinao2-7B模
型在中⽂处理能⼒、复杂数学推理能⼒两个⽅⾯，具备优势。**
| Type | Datasets | language | glm4-9b | Qwen2.5-7B | internlm2.5-7b | Yi1.5-9B | gemma2-9b | Llama3.1-8B | 360Zhinao2-7B |
| Exam | ceval | zh | 75.83 | 81.41 | 77.71 | 73.51 | 56.36 | 51.67 | 83.04 |
| mmlu | en | 75.5 | 75.5 | 71.55 | 71.43 | 72.22 | 66.75 | 67.84 |
| cmmlu | zh | 74.24 | 81.79 | 78.77 | 74.2 | 58.89 | 52.49 | 73.8 |
| ARC-c | en | 94.92 | 80 | 85.08 | 87.46 | 77.63 | 80.68 | 87.12 |
| ARC-e | en | 98.41 | 84.83 | 95.24 | 94.53 | 78.84 | 89.77 | 92.77 |
| Language | WiC | en | 51.57 | 52.82 | 50.78 | 50.63 | 50.47 | 50 | 49.84 |
| WSC | en | 68.27 | 68.27 | 69.23 | 66.35 | 68.27 | 67.31 | 65.38 |
| Knowledge |
BoolQ | en | 81.8 | 83.88 | 89.51 | 84.46 | 85.6 | 82.2 | 88.29 |
| commonsense_qa | en | 71.17 | 73.22 | 68.55 | 71.58 | 68.47 | 71.25 | 69.78 |
| Understanding |
C3 | zh | 91.51 | 92 | 93.04 | 85.86 | 81.64 | 83.51 | 93.26 |
| race-middle | en | 91.99 | 91.02 | 92.06 | 91.16 | 88.09 | 81.69 | 90.46 |
| race-high | en | 90.71 | 87.91 | 90.08 | 88.34 | 82.08 | 78.73 | 86.74 |
| lcsts | zh | 18.29 | 15.82 | 15.96 | 16.49 | 10.62 | 17.29 | 18.61 |
| eprstmt-dev | zh | 91.88 | 86.88 | 91.25 | 91.88 | 48.12 | 83.12 | 90 |
| lambada | en | 71.67 | 71.14 | 69.98 | 70.64 | 75.43 | 74.23 | 72.56 |
| Reasoning |
hellaswag | en | 70.25 | 72.76 | 70.38 | 71.55 | 66.83 | 74.65 | 71.49 |
| siqa | en | 81.73 | 72.52 | 78.97 | 76.2 | 58.96 | 64.18 | 77.12 |
| bbh | en | 73.68 | 54.63 | 59.43 | 67.86 | 68.45 | 59.9 | 46.54 |
| Code |
humaneval | en | 69.51 | 75 | 60.37 | 26.22 | 5.49 | 27.44 | 60.98 |
| mbpp | en | 60 | 60 | 43.6 | 56.8 | 51.2 | 42.6 | 54 |
| Math |
math | en | 26.86 | 38 | 27.14 | 27.06 | 28.52 | 15.32 | 38.34 |
| gsm8k | en | 78.54 | 79.76 | 52.54 | 71.11 | 73.09 | 56.25 | 75.51 |
| Overall |
avg_zh | | 70.35 | 71.58 | 71.35 | 68.39 | 51.13 | 57.62 | 71.74 |
| avg_all | | 73.11 | 71.78 | 69.60 | 68.88 | 61.60 | 62.32 | 70.61 |
## Chat模型
### 后训练数据
高质量微调数据50w，该数据综合考虑大模型通用技能及360垂直业务数据，生成方法如下：
1. 数据多样性：根据360自有标签体系进行领域，意图，难度，长度的分层采样，确保指令多样性
2. 数据质量：使用偏序数据训练360gpt-pro-rm（reward bench得分92.59），用该模型进行样本筛选，过滤掉低质数据
3. 复杂指令进化：使用进化方式做复杂指令优化，优化指令跟随能力
### 训练方法
1. 全参数微调
基于通用后训练数据，进行全参数微调,选择最优checkpoint作为sft-base。
2. Lora offline DPO强化
使用人类标注好的偏好pair对，采用Lora方法对sft-base进行lora微调，然后进行lora DPO训练。
3. Iterative on-policy DPO 全参数强化
使用sft-base模型在训练prompt上采样多个答案，用360gpt-pro-rm打分，取最高最低分组pair进行DPO训练。我们迭代地使用这种on-policy DPO提升模型效果。
4. 模型合并
在360公司白盒评测集合4上，针对上述3个模型做自动评测，发现不同模型各有其优势技能，考虑模型合并方案，得到最终的Chat模型.
### 模型效果
我们在IFEval、MT-bench、CF-Bench三个经典任务上对 360Zhinao2-7B-Chat-4k 模型进行了评测，模型效果具备较强竞争力。IFEval (prompt strict) 仅次于GLM4-9B,在7B开源模型中得分最高，详细结果如下表:
| Model | MT-bench | IFEval(strict prompt) | CFBench(CSR,ISR,PSR) | | |
|----------------------|----------|-----------------------|----------------------|------|------|
| Qwen2.5-7B-Instruct | **8.07** | 0.556 | **0.81** | 0.46 | 0.57 |
| Yi-9B-16k-Chat | 7.44 | 0.455 | 0.75 | 0.4 | 0.52 |
| GLM4-9B-Chat | **8.08** | **0.634** | **0.82** | 0.48 | 0.61 |
| InternLM2.5-7B-Chat | 7.39 | 0.540 | 0.78 | 0.4 | 0.54 |
| 360Zhinao2-7B-Chat-4k| 7.86 | **0.577** | 0.8 | 0.44 | 0.57 |
### 长文本微调
与360Zhinao1开源时的做法基本一致，我们将RoPE base依次扩大为1000,000和50,000,000，混合长短文本的SFT数据依次拼接至32k和360k，将gradient checkpointing、ZeRO3 offload和ring attention等技术结合，依次微调得到32k和360k长文本模型。在各个32k benchmark上位列第一梯队。
| Model | LooGLE-长依赖QA | Loong-Set 1 (32k) | LongBench-Chat (32k截断) | LEval-96题子集胜率 | LEval-客观题均分 |
|------------------------------|-----------------|-------------------|--------------------------|--------------------|------------------|
| GLM4-9B-Chat | 0.36 | 55.24 | 6.60 | 0.49 | 63.96 |
| InternLM2.5-7B-Chat | 0.39 | 42.76 | 5.70 | 0.44 | 61.64 |
| 360Zhinao2-7B-Chat-32k | 0.33 | 39.37 | 5.44 | 0.44 | 60.48 |
| 360Zhinao2-7B-Chat-360k | 0.34 | 32.16 | 5.08 | 0.38 | 53.00 |
| Yi-1.5-9B-Chat | 0.25 | 32.77 | 4.70 | 0.37 | 56.22 |
# 快速开始
简单的示例来说明如何利用🤖 ModelScope和🤗 Transformers快速使用360Zhinao2-7B-Base和360Zhinao2-7B-Chat
## 依赖安装
- python 3.8 and above
- pytorch 2.0 and above
- transformers 4.37.2 and above
- CUDA 11.4 and above are recommended.
```shell
pip install -r requirements.txt
```
我们推荐安装flash-attention（当前已支持flash attention 2）来提高你的运行效率以及降低显存占用。(flash-attention只是可选项，不安装也可正常运行该项目)
>flash-attn >= 2.3.6
```shell
FLASH_ATTENTION_FORCE_BUILD=TRUE pip install flash-attn==2.3.6
```
## 🤗 Transformers
### Base模型推理
此代码演示使用transformers快速使用360Zhinao2-7B-Base模型进行推理
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers.generation import GenerationConfig
MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao2-7B-Base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
device_map="auto",
trust_remote_code=True)
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
trust_remote_code=True)
inputs = tokenizer('中国二十四节气\n1. 立春\n2. 雨水\n3. 惊蛰\n4. 春分\n5. 清明\n', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to(model.device)
pred = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], generation_config=generation_config)
print("outputs:\n", tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
```
### Chat模型推理
此代码演示使用transformers快速使用360Zhinao2-7B-Chat-4K模型进行推理
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers.generation import GenerationConfig
MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao2-7B-Chat-4K"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
device_map="auto",
trust_remote_code=True)
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
trust_remote_code=True)
messages = []
#round-1
messages.append({"role": "user", "content": "介绍一下刘德华"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)
#round-2
messages.append({"role": "user", "content": "他有什么代表作？"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)
```
## 🤖 ModelScope
### Base模型推理
此代码演示使用ModelScope快速使用360Zhinao2-7B-Base模型进行推理
```python
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig
MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao2-7B-Base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
device_map="auto",
trust_remote_code=True)
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
trust_remote_code=True)
inputs = tokenizer('中国二十四节气\n1. 立春\n2. 雨水\n3. 惊蛰\n4. 春分\n5. 清明\n', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to(model.device)
pred = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], generation_config=generation_config)
print("outputs:\n", tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
```
### Chat模型推理
此代码演示使用ModelScope快速使用360Zhinao2-7B-Chat-4K模型进行推理
```python
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import GenerationConfig
MODEL_NAME_OR_PATH = "qihoo360/360Zhinao2-7B-Chat-4K"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
device_map="auto",
trust_remote_code=True)
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(
MODEL_NAME_OR_PATH,
trust_remote_code=True)
messages = []
#round-1
messages.append({"role": "user", "content": "介绍一下刘德华"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)
#round-2
messages.append({"role": "user", "content": "他有什么代表作？"})
response = model.chat(tokenizer=tokenizer, messages=messages, generation_config=generation_config)
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
print(messages)
```
## 终端 Demo
可使用终端交互实现快速体验
```shell
python cli_demo.py
```
注：我们尚未支持Mac上`device = 'mps'`。
## 网页 Demo
也可使用网页交互实现快速体验
```shell
streamlit run web_demo.py
```
## API Demo
启动命令
```shell
python openai_api.py
```
请求参数
```shell
curl 'http://localhost:8360/v1/chat/completions' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"max_new_tokens": 200,
"do_sample": true,
"top_k": 0,
"top_p": 0.8,
"temperature": 1.0,
"repetition_penalty": 1.0,
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好"}
]
}'
```
# 模型推理
## 模型量化
我们提供了基于AutoGPTQ的量化方案，并开源了Int4量化模型。
## 模型部署
### vLLM安装环境
如希望部署及加速推理，我们建议你使用 `vLLM==0.3.3`。
如果你使用**CUDA 12.1和PyTorch 2.1**，可以直接使用以下命令安装vLLM。
```shell
pip install vllm==0.3.3
```
否则请参考vLLM官方的[安装说明](https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation.html)。
>安装完成后，还需要以下操作~
1. 把vllm/zhinao.py文件复制到env环境对应的vllm/model_executor/models目录下。
2. 把vllm/serving_chat.py文件复制到env环境对应的vllm/entrypoints/openai目录下。
3. 然后在vllm/model_executor/models/\_\_init\_\_.py文件增加一行代码
```shell
"ZhinaoForCausalLM": ("zhinao", "ZhinaoForCausalLM"),
```
### vLLM服务启动
启动服务
```shell
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--served-model-name 360Zhinao2-7B-Chat-4K \
--model qihoo360/360Zhinao2-7B-Chat-4K \
--trust-remote-code \
--tensor-parallel-size 1 \
--max-model-len 4096 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8360
```
使用curl请求服务
```shell
curl http://localhost:8360/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "360Zhinao2-7B-Chat-4K",
"max_tokens": 200,
"top_k": -1,
"top_p": 0.8,
"temperature": 1.0,
"presence_penalty": 0.0,
"frequency_penalty": 0.0,
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好"}
],
"stop": [
"",
"<|im_end|>",
"<|im_start|>"
]
}'
```
使用python请求服务
```python
from openai import OpenAI
# Set OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8360/v1"
client = OpenAI(
api_key=openai_api_key,
base_url=openai_api_base,
)
chat_response = client.chat.completions.create(
model="360Zhinao2-7B-Chat-4K",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你好"},
],
stop=[
"",
"<|im_end|>",
"<|im_start|>"
],
presence_penalty=0.0,
frequency_penalty=0.0
)
print("Chat response:", chat_response)
```
> 注意：如需要开启重复惩罚，建议使用 *presence_penalty* 和 *frequency_penalty* 参数。
# 模型微调
## 训练数据
我们提供了微调训练样例数据 data/test.json，该样例数据是从 [multiturn_chat_0.8M](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/multiturn_chat_0.8M) 采样出 1 万条，并且做了格式转换。
数据格式:
```json
[
{
"id": 1,
"conversations": [
{
"from": "system",
"value": "You are a helpful assistant."
},
{
"from": "user",
"value": "您好啊"
},
{
"from": "assistant",
"value": "你好！我今天能为您做些什么？有什么问题或需要帮助吗? 我在这里为您提供服务。"
}
]
}
]
```
## 微调训练
训练脚本如下：
```shell
set -x
HOSTFILE=hostfile
DS_CONFIG=./finetune/ds_config_zero2.json
# PARAMS
LR=5e-6
EPOCHS=3
MAX_LEN=4096
BATCH_SIZE=4
NUM_NODES=1
NUM_GPUS=8
MASTER_PORT=29500
IS_CONCAT=False # 是否数据拼接到最大长度（MAX_LEN）
DATA_PATH="./data/training_data_sample.json"
MODEL_PATH="qihoo360/360Zhinao2-7B-Base"
OUTPUT_DIR="./outputs/"
deepspeed --hostfile ${HOSTFILE} \
--master_port ${MASTER_PORT} \
--num_nodes ${NUM_NODES} \
--num_gpus ${NUM_GPUS} \
finetune.py \
--report_to "tensorboard" \
--data_path ${DATA_PATH} \
--model_name_or_path ${MODEL_PATH} \
--output_dir ${OUTPUT_DIR} \
--model_max_length ${MAX_LEN} \
--num_train_epochs ${EPOCHS} \
--per_device_train_batch_size ${BATCH_SIZE} \
--gradient_accumulation_steps 1 \
--save_strategy steps \
--save_steps 200 \
--learning_rate ${LR} \
--lr_scheduler_type cosine \
--adam_beta1 0.9 \
--adam_beta2 0.95 \
--adam_epsilon 1e-8 \
--max_grad_norm 1.0 \
--weight_decay 0.1 \
--warmup_ratio 0.01 \
--gradient_checkpointing True \
--bf16 True \
--tf32 True \
--deepspeed ${DS_CONFIG} \
--is_concat ${IS_CONCAT} \
--logging_steps 1 \
--log_on_each_node False
```
```shell
bash finetune/ds_finetune.sh
```
- 可通过配置hostfile，实现单机、多机训练。
- 可通过配置ds_config，实现zero2、zero3。
- 可通过配置fp16、bf16实现混合精度训练，建议使用bf16，与预训练模型保持一致。
- 可通过配置is_concat参数，控制训练数据是否拼接，当训练数据量级较大时，可通过拼接提升训练效率。
# 许可证
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