悟道·天鹰 Aquila + 天秤 FlagEval，打造大模型能力与评测标准双标杆_悟道·天鹰aquila语言大模型 源码

为推动大模型在产业落地和技术创新，智源研究院发布“开源商用许可语言大模型系列+开放评测平台” 2 大重磅成果，打造“大模型进化流水线”，持续迭代、持续开源开放。

开源商用许可语言大模型系列

悟道·天鹰（Aquila） 语言大模型是首个具备中英双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。

 
悟道·天鹰（Aquila）语言大模型在中英文高质量语料基础上从 0 开始训练，通过数据质量的控制、多种训练的优化方法，实现在更小的数据集、更短的训练时间，获得比其它开源模型更优的性能。系列模型包括 Aquila基础模型（7B、33B），AquilaChat对话模型（7B、33B）以及 AquilaCode-7B “文本-代码”生成模型，后续将持续更新迭代并开源更新版本。
 
开源地址：
https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/Aquila
 
Aquila基础模型（7B、33B）在技术上继承了 GPT-3、LLaMA 等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的 tokenizer，升级了 BMTrain 并行训练方法，实现了比 Magtron+DeepSpeed ZeRO-2 将近８倍的训练效率。
 
AquilaChat 对话模型（7B、33B）支持流畅的文本对话及多种语言类生成任务，通过定义可扩展的特殊指令规范，实现 AquilaChat对其它模型和工具的调用，且易于扩展。例如，调用智源开源的 AltDiffusion 多语言文图生成模型，实现了流畅的文图生成能力。配合智源 InstructFace 多步可控文生图模型，轻松实现对人脸图像的多步可控编辑。
 
AquilaChat 训练过程中，实现了模型能力与指令微调数据的循环迭代，包括数据集的高效筛选与优化，充分挖掘基础模型的潜力。

 
AquilaChat 支持可扩展的特殊指令规范，令用户可在AquilaChat中轻松实现多任务、工具的嵌入，如文图生成，下图示例为在对话中调用智源开源的多语言文图生成模型 AltDiffusion。

AquilaChat 具备强大的指令分解能力，配合智源InstructFace多步可控文生图模型，轻松实现对图片的多步可控编辑。

AquilaCode-7B “文本-代码”生成模型，基于 Aquila-7B 强大的基础模型能力，以小数据集、小参数量，实现高性能，是目前支持中英双语的、性能最好的开源代码模型，经过了高质量过滤、使用有合规开源许可的训练代码数据进行训练。

此外，AquilaCode-7B 分别在英伟达和国产芯片上完成了代码模型的训练，并通过对多种架构的代码+模型开源，推动芯片创新和百花齐放。

大模型评测体系及开放平台

天秤（FlagEval）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用AI方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。目前已推出语言大模型评测、多国语言文图大模型评测及文图生成评测等工具，并对各种语言基础模型、跨模态基础模型实现评测。后续将全面覆盖基础模型、预训练算法、微调算法等三大评测对象，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音（Audio）及多模态（Multimodal）等四大评测场景和丰富的下游任务。
 

首期推出的 FlagEval 大语言模型评测体系，创新构建了“能力-任务-指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果，总计 600+ 评测维度，任务维度包括  22 个主观&客观评测数据集。除了知名的公开数据集 HellaSwag、MMLU、C-Eval等，FlagEval 还集成了包括智源自建的主观评测数据集 Chinese Linguistics & Cognition Challenge (CLCC) ，北京大学与闽江学院共建的语义关系判断、多义词理解、修辞手法判断评测数据集。更多维度的评测数据集也在陆续集成中。
 
FlagEval 评测榜单目前涵盖了前面谈到的22 个主观和客观评测集，84433 道题目，细粒度刻画大模型的认知能力。基于“悟道 · 天鹰”Aquila 基础模型（7B）打造的 AquilaChat 对话模型，在 FlagEval 大语言模型评测榜单上，目前暂时在“主观+客观”的评测上领先其他同参数量级别的开源对话模型。
 
在我们当前的最新评测结果中，AquilaChat 以大约相当于其他模型 50% 的训练数据量（SFT 数据+预训练数据分别统计）达到了最优性能。但由于当前的英文数据仅训练了相当于Alpaca的40%，所以在英文的客观评测上还暂时落后于基于 LLaMA 进行指令微调的Alpaca。随着后续训练的进行，我们相信很快可以超越。
 
悟道·天鹰（Aquila）模型还在迭代进步的过程中，天秤（FlagEval）评测能力也在不断的扩充中， 因而此评测结果只是暂时的，新的评测结果还会不断更新。此外，FlagEval的评测体系方法及相关研究还需要继续深入，当前对模型能力的覆盖程度仍有很大的进步空间，智源也期待与多方合作，共同打造全面、科学的评测方法体系。