環(huán)球快看點(diǎn)丨每一個(gè)人的大模型：開(kāi)源BELLE項(xiàng)目集訓(xùn)練、數(shù)據(jù)、模型、評(píng)估、APP一體
最近一段時(shí)間，以 “羊駝” 家族為代表的各類 ChatGPT 替代模型不斷涌現(xiàn)。一方面，開(kāi)源社區(qū)也有了可以與 ChatGPT “一較高下” 的開(kāi)源模型；而另一方面，各模型在如何提升 LLM 的指令表現(xiàn)方面以及評(píng)估 LLM 效果的方法不盡相同。
此前，一個(gè)基于斯坦福的 Alpaca 、并進(jìn)行了中文優(yōu)化的項(xiàng)目受到大家關(guān)注，即開(kāi)源中文對(duì)話大模型 70 億參數(shù)的??BELLE??（BeEveryone"sLargeLanguage modelEngine）。它基于斯坦福的 Alpaca 完成，但進(jìn)行了中文優(yōu)化，并對(duì)生成代碼進(jìn)行了一些修改，不僅如此，模型調(diào)優(yōu)僅使用由 ChatGPT 生產(chǎn)的數(shù)據(jù)（不包含任何其他數(shù)據(jù)）。
(資料圖片)
BELLE 的目標(biāo)是促進(jìn)中文對(duì)話大模型開(kāi)源社區(qū)的發(fā)展，愿景是成為能夠幫到每一個(gè)人的 LLM Engine。
相比如何做好大語(yǔ)言模型的預(yù)訓(xùn)練，BELLE 更關(guān)注如何在開(kāi)源預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)上，幫助每一個(gè)人都能夠得到一個(gè)屬于自己的、效果盡可能好的具有指令表現(xiàn)能力的語(yǔ)言模型，降低大語(yǔ)言模型、特別是中文大語(yǔ)言模型的研究和應(yīng)用門檻。為此，BELLE 項(xiàng)目會(huì)持續(xù)開(kāi)放指令訓(xùn)練數(shù)據(jù)、相關(guān)模型、訓(xùn)練代碼、應(yīng)用場(chǎng)景等，也會(huì)持續(xù)評(píng)估不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練算法等對(duì)模型表現(xiàn)的影響。
BELLE 項(xiàng)目亮點(diǎn)包括：
研究報(bào)告：從指令微調(diào)策略到模型評(píng)估范式等多方面探究提升大語(yǔ)言模型指令表現(xiàn)能力的因素?cái)?shù)據(jù)開(kāi)放：豐富、大量且持續(xù)完善的訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)開(kāi)箱即用的多種模型和指令微調(diào) / LoRA / 量化代碼多終端 LLM 推理和聊天 app，無(wú)需聯(lián)網(wǎng)，離線運(yùn)行還有其他功能，請(qǐng)移步Github項(xiàng)目。
項(xiàng)目地址：https://github.com/LianjiaTech/BELLE
BELLE 項(xiàng)目的研究方向著眼于提升中文指令調(diào)優(yōu)模型的指令跟隨、指令泛化效果，降低模型訓(xùn)練和研究工作的門檻，讓更多人都能感受到大語(yǔ)言模型帶來(lái)的幫助。
為此 BELLE 進(jìn)行了一系列研究，涵蓋模型評(píng)估方法、影響模型指令表現(xiàn)效果的因素、模型調(diào)優(yōu)等多方面。
最近，兩篇相關(guān)論文已經(jīng)公開(kāi)，下面我們看看論文內(nèi)容。
論文介紹論文 1：Towards Better Instruction Following Language Models for Chinese: Investigating the Impact of Training Data and Evaluation
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.07854.pdf
為了推動(dòng)開(kāi)源大語(yǔ)言模型的發(fā)展，大家投入了大量精力開(kāi)發(fā)能夠類似于 ChatGPT 的低成本模型。首先，為了提高模型在中文領(lǐng)域的性能和訓(xùn)練 / 推理效率，我們進(jìn)一步擴(kuò)展了 LLaMA 的詞匯表，并在 34 億個(gè)中文詞匯上進(jìn)行了二次預(yù)訓(xùn)練。
此外，目前可以看到基于 ChatGPT 產(chǎn)生的指令訓(xùn)練數(shù)據(jù)方式有：1）參考 Alpaca 基于 GPT3.5 得到的 self-instruct 數(shù)據(jù)；2）參考 Alpaca 基于 GPT4 得到的 self-instruct 數(shù)據(jù)；3）用戶使用 ChatGPT 分享的數(shù)據(jù) ShareGPT。在這里，我們著眼于探究訓(xùn)練數(shù)據(jù)類別對(duì)模型性能的影響。具體而言，我們考察了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量和語(yǔ)言分布等因素，以及我們自己采集的中文多輪對(duì)話數(shù)據(jù)，以及一些公開(kāi)可訪問(wèn)的高質(zhì)量指導(dǎo)數(shù)據(jù)集。
為了更好的評(píng)估效果，我們使用了一個(gè)包含一千個(gè)樣本和九個(gè)真實(shí)場(chǎng)景的評(píng)估集來(lái)測(cè)試各種模型，同時(shí)通過(guò)量化分析來(lái)提供有價(jià)值的見(jiàn)解，以便更好地促進(jìn)開(kāi)源聊天模型的發(fā)展。
這項(xiàng)研究的目標(biāo)是填補(bǔ)開(kāi)源聊天模型綜合評(píng)估的空白，以便為這一領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)步提供有力支持。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：
其中BELLE-0.5M-CLEAN 是從 230 萬(wàn)指令數(shù)據(jù)中清洗得到 0.5M 數(shù)據(jù)，其中包含單輪和多輪對(duì)話數(shù)據(jù)，和之前開(kāi)放的 0.5M 數(shù)據(jù)不是同一批數(shù)據(jù)。
需要強(qiáng)調(diào)指出的是，通過(guò)案例分析，我們發(fā)現(xiàn)我們的評(píng)估集在全面性方面存在局限性，這導(dǎo)致了模型分?jǐn)?shù)的改善與實(shí)際用戶體驗(yàn)之間的不一致。構(gòu)建一個(gè)高質(zhì)量的評(píng)估集是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因?yàn)樗枰诒３制胶怆y易程度的同時(shí)包含盡可能多樣的使用場(chǎng)景。如果評(píng)估樣本過(guò)于困難，那么所有模型的表現(xiàn)將會(huì)很差，更難辨別各種訓(xùn)練數(shù)據(jù)和策略的效果；相反，如果評(píng)估樣本都相對(duì)容易，評(píng)估將失去其比較價(jià)值。同樣地，評(píng)估集多樣性不夠的時(shí)候，容易出現(xiàn)評(píng)估有偏（例如當(dāng)某個(gè)模型的訓(xùn)練和評(píng)估領(lǐng)域或任務(wù)類型十分一致）。二者的聯(lián)合分布還可能導(dǎo)致部分任務(wù)上難易區(qū)分度高，部分任務(wù)上難易區(qū)分度低，進(jìn)一步加大評(píng)估的難度和有效性。此外，必須確保評(píng)估數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)保持獨(dú)立。
圖 1 評(píng)估集的難易度與多樣性分布示意圖
基于這些觀察，我們謹(jǐn)慎地提醒不要假設(shè)模型僅通過(guò)在有限數(shù)量的測(cè)試樣本上獲得良好結(jié)果就已經(jīng)達(dá)到了與 ChatGPT 相當(dāng)?shù)男阅芩健Ｎ覀冋J(rèn)為，優(yōu)先發(fā)展全面評(píng)估集的持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
這篇工作中的相關(guān)數(shù)據(jù)和模型將會(huì)于近日在 BELLE 項(xiàng)目中開(kāi)源。
論文 2：A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08109.pdf
為了實(shí)現(xiàn)對(duì)大語(yǔ)言模型的指令調(diào)優(yōu)，受限于資源和成本，許多研究者開(kāi)始使用參數(shù)高效的調(diào)優(yōu)技術(shù)，例如 LoRA，來(lái)進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)，這也取得了一些令人鼓舞的成果。相較于全參數(shù)微調(diào)，基于 LoRA 的調(diào)優(yōu)在訓(xùn)練成本方面展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。在這個(gè)研究報(bào)告中，我們選用 LLaMA 作為基礎(chǔ)模型，對(duì)全參數(shù)微調(diào)和基于 LoRA 的調(diào)優(yōu)方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)性的比較。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果揭示，選擇合適的基礎(chǔ)模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模、可學(xué)習(xí)參數(shù)的數(shù)量以及模型訓(xùn)練成本均為重要因素。
我們希望本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)論能對(duì)大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練提供有益的啟示，特別是在中文領(lǐng)域，協(xié)助研究者在訓(xùn)練成本與模型性能之間找到更佳的權(quán)衡策略。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：
其中的 Average Score 是基于本項(xiàng)目集目前開(kāi)放的 1000 條評(píng)估集合得到的（見(jiàn)下文評(píng)估數(shù)據(jù)部分）。LLaMA-13B + LoRA (2M) 代表使用 LLaMA-13B 作為基礎(chǔ)模型和 LoRA 訓(xùn)練方法，在 2M 指令數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練的模型；而 LLaMA-7B + FT (2M) 代表了一個(gè)使用全參數(shù)微調(diào)進(jìn)行訓(xùn)練的模型。所有這些實(shí)驗(yàn)都是在 8 塊 NVIDIA A100-40GB GPU 上進(jìn)行的，實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)請(qǐng)參考我們的論文。
根據(jù)評(píng)估，我們的模型在數(shù)學(xué)任務(wù)上表現(xiàn)不佳，得分大多低于 0.5。為了驗(yàn)證 LoRA 在特定任務(wù)上的適應(yīng)能力，我們使用增量 0.25M 數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)集（math_0.25M）來(lái)提升模型的數(shù)學(xué)能力，并與增量微調(diào)方法作為對(duì)比。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，增量微調(diào)仍然表現(xiàn)更好，但需要更長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。LoRA 和增量微調(diào)都提高了模型的整體性能。從論文附錄中的詳細(xì)數(shù)據(jù)可以看出，LoRA 和增量微調(diào)都在數(shù)學(xué)任務(wù)中顯示出顯著的改進(jìn)，而只會(huì)導(dǎo)致其他任務(wù)的輕微性能下降。
總體而言：1) 選擇基礎(chǔ)模型對(duì)于 LoRA 調(diào)整的有效性具有顯著影響；2）增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以持續(xù)提高 LoRA 模型的有效性；3）LoRA 調(diào)整受益于模型參數(shù)的數(shù)量。對(duì)于 LoRA 方案的使用，我們建議可以在已經(jīng)完成了指令學(xué)習(xí)的模型的基礎(chǔ)上針對(duì)特定任務(wù)做 loRA 的自適應(yīng)訓(xùn)練。
同樣地，該論文中的相關(guān)模型也會(huì)盡快開(kāi)放在 BELLE 項(xiàng)目中。
持續(xù)完善的訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)目前 BELLE 已經(jīng)開(kāi)放的數(shù)據(jù)分為兩部分：最近開(kāi)放的 10M 中文數(shù)據(jù)集與早前開(kāi)放的 1.5M 中文數(shù)據(jù)集。
10M 中文數(shù)據(jù)集
包含數(shù)個(gè)由 BELLE 項(xiàng)目產(chǎn)生的不同指令類型、不同領(lǐng)域的子集。目前正在逐步整理中，將會(huì)逐漸發(fā)布。
School Math：包含約 25 萬(wàn)條生成的中文數(shù)學(xué)題數(shù)據(jù)，包含解題過(guò)程Multiturn Chat：包含約 80 萬(wàn)條生成的用戶與助手的多輪對(duì)話Generated Chat：包含約 40 萬(wàn)條生成的給定角色的多輪對(duì)話train_2M_CN：包含約 200 萬(wàn)條生成的多樣化指令任務(wù)數(shù)據(jù)評(píng)估數(shù)據(jù)
如上文所述，評(píng)估數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)評(píng)估 LLM 的效果十分關(guān)鍵。BELLE 項(xiàng)目開(kāi)放的中文評(píng)估集包含由 BELLE 項(xiàng)目產(chǎn)生的約 1000 條不同指令類型、不同領(lǐng)域的評(píng)估樣例，并試圖兼顧評(píng)估集的多樣性與難易度。評(píng)估集的數(shù)據(jù)分布見(jiàn)圖 2。
多樣性方面，評(píng)估集涵蓋 extract、open qa、closed qa、rewrite、generation、summerization、classification、brainstorming、others 9 種任務(wù)類型，并涵蓋市場(chǎng)銷售、健康飲食、語(yǔ)言文學(xué)、旅行、多種編程語(yǔ)言、環(huán)保、音樂(lè)、歷史、廚藝、影視、體育賽事、醫(yī)學(xué)、金融、科技等多個(gè)主題。任務(wù)類型分布見(jiàn)圖 2 (a)。
難易度方面，評(píng)估集目前盡可能加入了一些難度偏高的樣本，并且平衡評(píng)估集與標(biāo)注回復(fù)的平均指令長(zhǎng)度分布。
多終端模型推理和聊天應(yīng)用 ChatBELLE開(kāi)源社區(qū)中已經(jīng)誕生了如 llama.cpp、GPT4ALL、WebLLM 等 LLM 離線部署加速方案。雖然這些項(xiàng)目已經(jīng)將動(dòng)輒幾十 GB 的顯存需求和專業(yè) GPU 的算力需求降低至一般的消費(fèi)電子設(shè)備也可運(yùn)行，但大多仍然需要一些技能才可部署及體驗(yàn)。
BELLE 希望進(jìn)一步拓展大語(yǔ)言模型的使用場(chǎng)景，讓更多用戶即使沒(méi)有專業(yè)設(shè)備也能感受到 LLM 帶來(lái)的幫助。提供了純離線、跨平臺(tái)的 BELLE 聊天應(yīng)用：結(jié)合 4bit 量化后的 ChatBELLE 模型、llama.cpp 和 Flutter 跨平臺(tái) UI，用戶僅需安裝 app、下載模型，即可在各類移動(dòng)設(shè)備上不需聯(lián)網(wǎng)本地體驗(yàn) ChatBELLE 模型。
首先來(lái)看看效果：
macOS
在 M1 Max Macbook 上僅使用 CPU 實(shí)時(shí)運(yùn)行，無(wú)論是加載還是推理都十分迅速：
相信隨著 LLM 端上推理相關(guān)算法和軟硬件技術(shù)的逐步發(fā)展，純離線端上模型的效果將越來(lái)越好。BELLE 項(xiàng)目將持續(xù)優(yōu)化 ChatBELLE 模型的性能和 App 功能，努力為更多用戶帶來(lái)更優(yōu)質(zhì)更豐富的體驗(yàn)。
小結(jié)近兩個(gè)月，LLM 開(kāi)源社區(qū)在基礎(chǔ)模型研究、模型指令微調(diào)、模型應(yīng)用場(chǎng)景等多方面的進(jìn)展稱得上日新月異、百花齊放。BELLE 項(xiàng)目組對(duì)這些進(jìn)展感到欣喜之余，也希望貢獻(xiàn)自己微薄之力，促進(jìn)開(kāi)源 LLM，特別是中文開(kāi)源 LLM 的發(fā)展。
雖然在大家不懈努力下開(kāi)源模型在效果方面已經(jīng)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，甚至一些模型在個(gè)別方面已經(jīng)與 ChatGPT 甚至 GPT-4 效果比肩，我們?nèi)匀恍枰泵媾c OpenAI 的差距。目前，ChatGPT 的能力之多樣、指令跟隨和泛化能力之強(qiáng)、安全性之高，仍然需要開(kāi)源社區(qū)腳踏實(shí)地地不斷提升來(lái)追趕。在全社區(qū)的共同努力下，希望大語(yǔ)言模型將真正屬于每一個(gè)人，能夠幫助到每一個(gè)人。
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