在國內(nèi)，Llama的時代，已經(jīng)過去了。

9月6日，百川智能宣布正式開源Baichuan 2系列大模型，包含7B、13B的Base和Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化，均為免費商用。

下載鏈接：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2

在所有主流中英文通用榜單上，Baichuan 2全面領(lǐng)先Llama 2，而Baichuan2-13B更是秒殺所有同尺寸開源模型。毫不夸張地說，Baichuan2-13B是目前同尺寸性能最好的中文開源模型。

而在過去一個月里，Baichuan系列的下載量在Hugging Face等開源社區(qū)已經(jīng)超過了347萬次，是當(dāng)月下載量最高的開源大模型，總下載量已經(jīng)突破500萬次。

Llama 2，已經(jīng)不需要了

相比之下，國外的當(dāng)紅炸子雞Llama 2，就可以和我們說拜拜了。

千模大戰(zhàn)過后，大模型已經(jīng)進入了「安卓時刻」。現(xiàn)在看來，最有希望替代Llama 2的國產(chǎn)大模型，就是Baichuan 2。

原因其實很簡單，一方面Baichuan 2系列大模型在性能上，不僅以絕對優(yōu)勢領(lǐng)先Llama 2，而且大幅度優(yōu)于同尺寸的競品。

另一方面，在Meta的商用協(xié)議中，實際上并不允許開放Llama模型在中文社區(qū)的商用；而Baichuan系列大模型目前是全面開源商用的。

Llama 2商業(yè)協(xié)議明確表示不允許英文以外的商業(yè)

中文開源第一

作為中文開源大模型的第一，百川大模型面對LLM經(jīng)典難題的表現(xiàn)，也讓人眼前一亮。

對于博大精深的漢語，具備精準(zhǔn)語義理解能力的Baichuan 2，可以充分理解其中的精妙。

而并不擅長中文的Llama 2 13B，只是說了一堆無用的廢話。

在考驗推理能力的代碼生成方面，Baichuan 2能做到足夠的精細化，并且可用率已經(jīng)達到了行業(yè)領(lǐng)先水平。

對于這道題，Llama 2也可以搞定，但默認只會用英文進行回復(fù)。

難度更大的多輪對話，讓無數(shù)大模型折戟。

在這方面，百川大模型可以說是遙遙領(lǐng)先，能夠輕松完成各種復(fù)雜的指令跟隨。

就連難倒GPT-4的推理題，百川大模型都不在話下。

模型評測

除了剛剛這些真實場景的評測外，Baichuan 2在多個權(quán)威的中文、英文和多語言的通用以及專業(yè)領(lǐng)域的基準(zhǔn)測試中，都取得了同等規(guī)模最佳的效果，而Llama 2則是全面落敗。

對于通用領(lǐng)域，評測采用的基準(zhǔn)為：中文基礎(chǔ)模型評測數(shù)據(jù)集C-Eval、主流英文評測數(shù)據(jù)集MMLU、評估知識和推理能力的中文基準(zhǔn)CMMLU、評估語言和邏輯推理能力的數(shù)據(jù)集Gaokao、評估認知和解決問題等通用能力的AGIEval，以及挑戰(zhàn)性任務(wù)Big-Bench的子集BBH。

在法律領(lǐng)域，采用的是基于中國國家司法考試的JEC-QA數(shù)據(jù)集。在醫(yī)療領(lǐng)域，除了通用領(lǐng)域數(shù)據(jù)集中醫(yī)學(xué)相關(guān)的問題外，還有MedQA和MedMCQA。

數(shù)學(xué)領(lǐng)域為GSM8K和MATH數(shù)據(jù)集；代碼領(lǐng)域為HumanEval和MBPP數(shù)據(jù)集。

最后，在多語言能力方面，則采用了源于新聞、旅游指南和書籍等多個不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集Flores-101，它包含英語在內(nèi)的101種語言。

總結(jié)來說，Baichuan 2系列不僅繼承了上一代良好的生成與創(chuàng)作能力，流暢的多輪對話能力以及部署門檻較低等眾多特性，而且在數(shù)學(xué)、代碼、安全、邏輯推理、語義理解等能力有顯著提升。

其中，Baichuan2-13B-Base相比上一代13B模型，數(shù)學(xué)能力提升49%，代碼能力提升46%，安全能力提升37%，邏輯推理能力提升25%，語義理解能力提升15%。

數(shù)據(jù)

Baichuan 2系列大模型之所以能實現(xiàn)如此傲人的成績，其中一個原因便是，訓(xùn)練語料規(guī)模大、覆蓋全，且質(zhì)量優(yōu)。

在數(shù)據(jù)獲取上，百川團隊主要從網(wǎng)頁、書籍、研究論文、代碼庫等豐富的數(shù)據(jù)源采集信息，覆蓋了科技、商業(yè)、娛樂等各個領(lǐng)域。

總計有2.6TB token規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

與此同時，數(shù)據(jù)集中也加入了多語言的支持，包括中文、英文、西班牙語、法語等數(shù)十種語言。

Baichuan 2訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同種類分布

那么，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)質(zhì)量獲取是如何實現(xiàn)？

作為一家有搜索基因的公司，百川智能借鑒了之前在搜索領(lǐng)域的經(jīng)驗，將重點放在了數(shù)據(jù)頻率和質(zhì)量上。

一方面，通過建立一個大規(guī)模「重復(fù)數(shù)據(jù)刪除和聚類系統(tǒng)」，能夠在數(shù)小時內(nèi)，實現(xiàn)對千億級數(shù)據(jù)的快速清洗和去重。

另一方面，數(shù)據(jù)清洗時還采用了多粒度內(nèi)容質(zhì)量打分，不僅參考了篇章級、段落級、句子級的評價，還參考了搜索中對內(nèi)容評價的精選。

通過細粒度采樣，大幅提升了模型生成質(zhì)量，尤其是在中文領(lǐng)域。

不同數(shù)據(jù)處理階段的訓(xùn)練數(shù)據(jù)大小

訓(xùn)練

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后，接下來就進入大模型最重要的階段——訓(xùn)練。

百川團隊使用AdamW優(yōu)化器，BFloat16混合精度對模型進行了訓(xùn)練。

為了穩(wěn)定訓(xùn)練過程，提高模型性能，研究還采用了NormHead，對輸出embedding進行歸一化處理。

另外，在訓(xùn)練期間，百川團隊還發(fā)現(xiàn)LLM的對數(shù)值可能會變得非常大，由此引入Max-z loss來穩(wěn)定訓(xùn)練，讓模型推理對超參數(shù)更加穩(wěn)健。

如下圖，可以看到，Baichuan2-7B/13B的損失曲線在持續(xù)降低。

以往研究表明，模型的性能隨著參數(shù)規(guī)模的擴大呈現(xiàn)出一定的可預(yù)測性，也就是人們常說的scaling law。

在訓(xùn)練數(shù)十億參數(shù)的大型語言模型之前，百川智能預(yù)訓(xùn)練了從10M到30B參數(shù)的模型，總計token規(guī)模達1萬億。

通過將冪律項擬合到給定訓(xùn)練浮點運算次數(shù)的損失中，可以預(yù)測在2.6萬億token上訓(xùn)練Baichuan2-7B和Baichuan2-13B的損失曲線。

如下圖所示，30M、50M、100M等不同參數(shù)規(guī)模的模型曲線都在下降，并且最后能夠線性回歸到一個值。

這使得，在預(yù)測更大規(guī)模模型的性能時，能夠有一個較為準(zhǔn)確的估計。

值得一提的是，這與OpenAI在發(fā)布GPT-4時的情況類似，只需要萬分之一的訓(xùn)練，可以預(yù)測后面模型的性能。

由此可見，整個擬合過程，能夠較為精確地預(yù)測模型的損失。

同時，百川基礎(chǔ)設(shè)施的團隊進行了大量工作，優(yōu)化了集群性能，使得目前千卡A800集群達到180TFLOPS訓(xùn)練速度，機器利用率超過50%，達到行業(yè)領(lǐng)先水平。

如上，在訓(xùn)練過程中，百川智能模型呈現(xiàn)出了高效、穩(wěn)定、可預(yù)測的能力。

安全

那么，訓(xùn)練后得到的模型，如何確保是安全的呢？百川智能在此也做了很多安全對齊的工作。

在模型訓(xùn)練前，團隊已經(jīng)對整個數(shù)據(jù)集進行了嚴格的過濾，還策劃了一個中英文雙語數(shù)據(jù)集，納入了各種正能量的數(shù)據(jù)。

另一方面，百川智能還對模型做了微調(diào)增強，安全強化學(xué)習(xí)，設(shè)置了6種打擊類型，并進行了大量紅藍對抗訓(xùn)練，能夠提升模型的魯棒性。

在強化學(xué)習(xí)優(yōu)化階段，通過DPO方法可以有效利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)，來提升模型對特定漏洞問題的性能。

另外，還采用了結(jié)合有益和無害目標(biāo)的獎勵模型，進行了PPO安全強化訓(xùn)練，在不降低模型有用性的前提下，顯著增強了系統(tǒng)的安全性。

可以看到，百川智能在模型安全對齊方面也做出很多努力，包括預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)加強、安全微調(diào)、安全強化學(xué)習(xí)、引入紅藍對抗。

Baichuan 2的開源，是真正的開源

對于學(xué)術(shù)界來說，是什么阻礙了對大模型訓(xùn)練的深入研究？

從0到1完整訓(xùn)練一個模型，成本是極其高昂的，每個環(huán)節(jié)都需要大量人力、算力的投入。

其中，在大模型的訓(xùn)練上，更是包括了海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取、大規(guī)模訓(xùn)練集群穩(wěn)定訓(xùn)練、模型算法調(diào)優(yōu)等等，失之毫厘，差之千里。

然而，目前大部分的開源模型，只是對外公開了模型權(quán)重，對于訓(xùn)練細節(jié)卻很少提及。并且，這些模型都是最終版本，甚至還帶著Chat，對學(xué)術(shù)界并不友好。

也是因此，企業(yè)、研究機構(gòu)、開發(fā)者們，都只能在模型基礎(chǔ)上做有限的微調(diào)，很難深入研究。

針對這一點，百川智能直接公開了Baichuan 2的技術(shù)報告，并詳細介紹了Baichuan 2訓(xùn)練的全過程，包括數(shù)據(jù)處理、模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化、Scaling law、過程指標(biāo)等。

更重要的是，百川智能還開源了模型訓(xùn)練從220B到2640B全過程的Check Ponit。

這在國內(nèi)開源生態(tài)尚屬首次！

對于模型訓(xùn)練過程、模型繼續(xù)訓(xùn)練和模型的價值觀對齊等方面的研究來說，Check Ponit極具價值。

Baichuan 2的11個中間checkpoints在C-Eval、MMLU、CMMLU三個benchmark上的效果變化

對此，復(fù)旦大學(xué)計算科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授張奇表示：

Baichuan系列發(fā)布的模型分片，對于研究大模型的本質(zhì)來說有非常大的好處。我們既可以知道它每次的迭代過程，也可以在中間的分片里面做非常多的事情。

而且，相比于那些直接開源最終版，甚至還是Chat版的模型，百川開源得非常干凈，從底座開始就是很干凈的語言模型。

此外，很多的評測都是從單點維度進行的，甚至在某些榜單，GPT-4都排到第10了，這其實沒有任何意義。而百川的評測結(jié)果就非常好。

而從商業(yè)角度看，Baichuan 2模型也是企業(yè)非常好的選擇。

之前免費可商用的Llama 2發(fā)布后，許多人認為這會對眾多創(chuàng)業(yè)公司造成打擊，因為它可以滿足低成本、個性化的需求。

但經(jīng)過仔細思考就能明白，Llama 2并未改變市場格局。

企業(yè)若是要用模型，即使是微調(diào)，也需要花費一些成本、精力和時間。

而如果選一個性能較弱的模型（尤其是主要基于英文語料的模型），重新訓(xùn)練也是有難度的，成本幾乎跟自己重新去做一個大模型差不多了。

既然Llama 2不擅長中文，協(xié)議也禁止非英文場景商用化，因此顯而易見，在商用領(lǐng)域，綜合能力更強的開源模型Baichuan 2，幾乎可以說是不二之選。

基于Baichuan 2系列大模型，國內(nèi)研究人員可以進行二次開發(fā)，快速將技術(shù)融進現(xiàn)實的場景之中。

一言蔽之，Baichuan 2就像是源源不斷地活水，不僅通過盡可能全面的開源來極大地推動國內(nèi)大模型的科研進展，而且還通過降低國內(nèi)商業(yè)部署門檻讓應(yīng)用創(chuàng)新能夠不斷涌現(xiàn)。