虎博开源大模型Tigerbot-13B 发布_tigerbot 13b gpu占用

虎博很高兴的发布TigerBot-13B大模型，在Llama-2的基础上以虎博积累的技术和数据继续训练，不但保持了Llama-2出色的英文能力，更是在中文能力填补了Llama-2的不足，各项主流中文任务中超过Llama-2 的49%，在开源同类模型中具有竞争力。我们的理论和实验探索表明，TigerBot的训练方法，计算效率和数据达到世界上SOTA水平，本着open innovation的精神，我们将这些成果分享给大模型社区，继续开源和免费商用TigerBot-13B大模型。本次发布包括：

• TigerBot-13B-base: 基于Llama-2-13B继续预训练300B tokens，扩充了中文词表到60K vocabulary, 并采用holistic training在预训练中直接使模型具有9成的指令完成能力。在主流英文基准测试中超过Llama-2-13B-base的7%，在中文测试中综合能力超过Llama-2-13B-base的49%，在国内主流开源基座模型中处于领先位置。

• TigerBot-13B-chat: 基于TigerBot-13B-base用5M指令数据微调，并采用rejection sampling fine-tune对齐人类需求。在主流英文基准测试中达到Llama-2-13B-chat的 101%，在中文测试中综合能力超过Llama-2-13B-chat的47%，在国内主流开源模型中亦处于领先位置。

• TigerBot-API: chat和summarization api 将自动升级到TigerBot-13B-chat，对科研教育用户免费，对商用开发者保持价格不变。

训练数据

为了补充Llama在中文上的不足，我们继续预训练了1TB数据，约300B tokens，中英文比例约1:1。其中去除了Llama预训练用到的数据(commoncrawl, c4)，补充了中文数据（书籍，百科，网页等）。我们将数据分为train:validation:test三份，loss曲线表明训练对我们的数据有不错的收敛（见图一）

 图一：Tigerbot-13b-base training and validation loss

词表

为了弥补Llama中文数据的不足（约占其训练数据的0.13%），我们扩充了中文进入词表。首先我们从中文训练数据中随机抽取10%，约100G数据，训练了中文为主的sentencepiece tokenizer (感谢@google/sentencepiece)。因为中英文语言的自然分布不同，我们扩充的tokenizer以中文为主，保证中文在最后tokenizer中充分表现，然后合并到Llama-2的tokenizer中（感谢@ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca），最终tokenizer（tigerbot_llama.model）vocabulary size达到60,515；tokenizer效率（raw:tokenized）达到llama的约2倍。我们也发现tokenizer训练数据100G以上没有必要，覆盖的字符基本一致，并且cpu峰值可超过2TB。

Holistic training

我们在Tigerbot-v2的实验中提出self-evolution技术，即在预训练中混合入10%的sft数据（10% out of sft training data），从而让sft训练大部分的gradient指向完成指令的方向。在Tigerbot-v3探索阶段，我们将这一自我进化的思想进一步推进，提出holistic training的方法，将预训练中的指令完成类数据达到预训练数据的5-10%，这可以达到sft数据的5-20倍；并且在原预训练数据中去重掉和sft类数据知识重复的部分。背后的思想是：指令完成（问答、生成等）是人类语言续写的一部分，我们希望模型在学知识的同时也学习指令完成的模式。这样带来的好处是两方面的：

1. base model不经过sft就立刻展现出很强的指令完成能力，并且是更泛化的（图二见示例）；我们以squad_v2的阅读理解任务快速测试，tigerbot-13b-base达到tigerbot-13b-chat的准确率（next-token prediction accuracy）的86%.

2. 由于基础的能力（知识和指令完成的格式）已经在pretrain中学得，sft可以很轻量，而把有限的计算资源投入到alignment中（如ppo, rejection-sampling）。我们实验发现，sft训练大约1万条数据后loss就基本达到convergence的95%。

 图二: TigerBot-13b-base的指令完成能力示例（未经过sft/rlhf）

Rejection-sampling fine-tune with human-in-the-loop

在sft训练中，我们加入了rejection-sampling fine-tune，算法如下：

1. 随机取样sft数据中5-10%的prompts，

2. 用best candidate chat model对每个prompt随机生成10个generation，

3. 其中95%用reward model ranking （smooth Pareto frontier），5%用human labeling ranking (push Pareto frontier)，1%用human labeling editing (jump Pareto frontier)，

4） 将top ranked generation混合入sft训练数据，然后训练。

计算效率

计算的经济性对于大模型的迭代至关重要。我们采用了如下技术把计算效率推至全球前列：

1. 对于大模型13B以上，采用模型分片技术分布式训练（基于megatron-deepspeed源码修改），

2. 不采用高stage的deepspeed zero配置，避免cpu/gpu模型参数的传输，

3. 保证20%的gpu显存冗余，避免数据或参数传输成为瓶颈，

4. 训练采用flash-attention, gradient accumulation, group query attention（模型大于30B）的技术相结合，在不超过4M token情况下尽可能大的global batch size。

参考Llama-2 paper中的计算效率数据，Llama-2-13b 的pretrain gpu hours是368,640，数据量是2TB token，由此得出：llama-2-training-tokens / per-gpu-sec = 1,507。Tigerbot-13b训练中的throughput最高达到350 examples / sec, 在488xA100-40G 的集群上，seq-length = 2048，即tigerbot-13b-traning-tokens / per-gpu-sec = 1,469 (97% of Llama training)。考虑到根据Llama-2 paper，meta AI research super-cluster硬件配置更高（A100-80G, 2TB CPU memory, RDMA inter-connection）, 我们相信TigerBot的计算效率已经达到全球范围的SOTA，而这将保证我们持续高速迭代，和给用户和开发者带来更好的计算经济性。

评测

我们进行三个步骤的评测：

1. 训练过程中使用transformers trainer的next-token prediction accuracy 快速评测决定迭代方向，

2. 使用经典的中英文benchmark自动评测，我们基于opencompass建立自动评测体系（感谢@opencompass），后续会发布评测数据和代码，以提倡reproducibility。（图三与图四是自动评测结果）

3. 使用gold dataset人工评测，TigerBot-13B模型更符合人类期望，因此我们决定发布模型。同时我们观察到，benchmark自动评测和人类感知不完全一致，我们此次发布的模型并不是自动评测分数最高的模型，这其中我们权衡了model degeneration, serendipity, helpness和harmness等非量化的因素。

 图三： base model benchmark测评结果

 图四：chat model benchmark测评结果

结语

大模型领域的发展是激动人心的，正如一个懵懂少年的成长。我们享受这个过程中的激动和沮丧，但我们认为LLM发展仍处在早期，并以谦逊的心态浸润其中，每天都以更好的理论和实验探索，来回馈给大模型社区，open innovation and happy coding!

TigerBot demo 在线体验:  

https://tigerbot.com/chat

Github 项目: 

https://github.com/TigerResearch/TigerBot

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