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@@ -6,6 +6,7 @@
<p align="center"> <p align="center">
<img src="assets/logo.jpg" width="400"/> <img src="assets/logo.jpg" width="400"/>
<p> <p>
<br>
<p align="center"> <p align="center">
Qwen-7B <a href="https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary">🤖 <a> | <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B">🤗</a>&nbsp ｜ Qwen-7B-Chat <a href="https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary">🤖 <a> | <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat">🤗</a>&nbsp | Qwen-7B-Chat-Int4 <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4">🤗</a> Qwen-7B <a href="https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary">🤖 <a> | <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B">🤗</a>&nbsp ｜ Qwen-7B-Chat <a href="https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary">🤖 <a> | <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat">🤗</a>&nbsp | Qwen-7B-Chat-Int4 <a href="https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4">🤗</a>
@@ -32,10 +33,10 @@ Qwen-7B は、アリババクラウドが提唱する大規模言語モデルシ
以下のセクションには、参考になる情報が記載されています。特に、issue を立ち上げる前に FAQ セクションをお読みになることをお勧めします。 以下のセクションには、参考になる情報が記載されています。特に、issue を立ち上げる前に FAQ セクションをお読みになることをお勧めします。
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## ニュース ## ニュースとアップデート
* 2023.8.21 Qwen-7B-Chat 用 Int4 量子化モデル(**Qwen-7B-Chat-Int4**)をリリースしました。メモリコストは低いが、推論速度は向上している。また、ベンチマーク評価において大きな性能劣化はありません。 * 2023.8.21 Qwen-7B-Chat 用 Int4 量子化モデル **Qwen-7B-Chat-Int4** をリリースしました。また、ベンチマーク評価においても大きな性能低下は見られませんでした。
* 2023.8.3 Qwen-7B と Qwen-7B-Chat を ModelScope と Hugging Face で公開。また、トレーニングの詳細やモデルの性能など、モデルの詳細についてはテクニカルメモを提供しています。 * 2023.8.3 ModelScope と Hugging Face 上で **Qwen-7B** と **Qwen-7B-Chat** をリリースしました。また、トレーニングの詳細やモデルの性能など、モデルの詳細については技術メモを提供しています。
<br> <br>
@@ -43,18 +44,18 @@ Qwen-7B は、アリババクラウドが提唱する大規模言語モデルシ
一般的に、Qwen-7B は、MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、WMT22、CMMLU など、自然言語理解、数学的問題解決、コーディングなどに関するモデルの能力を評価する一連のベンチマークデータセットにおいて、同程度のモデルサイズのベースラインモデルを凌駕しており、さらには 13B 程度のパラメータを持つより大規模なモデルをも凌駕しています。以下の結果をご覧ください。 一般的に、Qwen-7B は、MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、WMT22、CMMLU など、自然言語理解、数学的問題解決、コーディングなどに関するモデルの能力を評価する一連のベンチマークデータセットにおいて、同程度のモデルサイズのベースラインモデルを凌駕しており、さらには 13B 程度のパラメータを持つより大規模なモデルをも凌駕しています。以下の結果をご覧ください。
| Model | MMLU | C-Eval | GSM8K | HumanEval | WMT22 (en-zh) | CMMLU | | Model | MMLU | C-Eval | GSM8K | HumanEval | WMT22 (en-zh) | CMMLU |
| :---------------- | :------------: | :------------: | :------------: | :------------: | :------------: |:------------: | | :------------- | :--------: | :--------: | :--------: | :---------: | :-------------: | :--------: |
| LLaMA-7B | 35.1 | - | 11.0 | 10.5 | 8.7 | - | | LLaMA-7B | 35.1 | - | 11.0 | 10.5 | 8.7 | - |
| LLaMA 2-7B | 45.3 | - | 14.6 | 12.8 | 17.9 | - | | LLaMA 2-7B | 45.3 | - | 14.6 | 12.8 | 17.9 | - |
| Baichuan-7B | 42.3 | 42.8 | 9.7 | 9.2 | 26.6 | 44.4 | | Baichuan-7B | 42.3 | 42.8 | 9.7 | 9.2 | 26.6 | 44.4 |
| ChatGLM2-6B | 47.9 | 51.7 | 32.4 | 9.2 | - | 48.8 | | ChatGLM2-6B | 47.9 | 51.7 | 32.4 | 9.2 | - | 48.8 |
| InternLM-7B | 51.0 | 52.8 | 31.2 | 10.4 | 14.8 | - | | InternLM-7B | 51.0 | 52.8 | 31.2 | 10.4 | 14.8 | - |
| Baichuan-13B | 51.6 | 53.6 | 26.6 | 12.8 | 30.0 | 55.8 | | Baichuan-13B | 51.6 | 53.6 | 26.6 | 12.8 | 30.0 | 55.8 |
| LLaMA-13B | 46.9 | 35.5 | 17.8 | 15.8 | 12.0 | - | | LLaMA-13B | 46.9 | 35.5 | 17.8 | 15.8 | 12.0 | - |
| LLaMA 2-13B | 54.8 | - | 28.7 | 18.3 | 24.2 | - | | LLaMA 2-13B | 54.8 | - | 28.7 | 18.3 | 24.2 | - |
| ChatGLM2-12B | 56.2 | **61.6** | 40.9 | - | - | - | | ChatGLM2-12B | 56.2 | **61.6** | 40.9 | - | - | - |
| **Qwen-7B** | **56.7** | 59.6 | **51.6** | **24.4** | **30.6** | **58.8** | | **Qwen-7B** | **56.7** | 59.6 | **51.6** | **24.4** | **30.6** | **58.8** |
<p align="center"> <p align="center">
<img src="assets/performance.png" width="1000"/> <img src="assets/performance.png" width="1000"/>
@@ -64,7 +65,6 @@ Qwen-7B は、アリババクラウドが提唱する大規模言語モデルシ
さらに、[OpenCompass](https://opencompass.org.cn/leaderboard-llm) が実施した大規模言語モデルの第三者評価によると、Qwen-7B と Qwen-7B-Chat は 7B パラメータモデルのトップになります。この評価は、言語理解・生成、コーディング、数学、推論などの評価のための大量の公開ベンチマークで構成されています。 さらに、[OpenCompass](https://opencompass.org.cn/leaderboard-llm) が実施した大規模言語モデルの第三者評価によると、Qwen-7B と Qwen-7B-Chat は 7B パラメータモデルのトップになります。この評価は、言語理解・生成、コーディング、数学、推論などの評価のための大量の公開ベンチマークで構成されています。
より詳細な実験結果（より多くのベンチマークデータセットでの詳細なモデル性能）や詳細については、[こちら](tech_memo.md)をクリックして技術メモを参照してください。 より詳細な実験結果（より多くのベンチマークデータセットでの詳細なモデル性能）や詳細については、[こちら](tech_memo.md)をクリックして技術メモを参照してください。
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## 必要条件 ## 必要条件
@@ -72,7 +72,6 @@ Qwen-7B は、アリババクラウドが提唱する大規模言語モデルシ
* python 3.8 以上 * python 3.8 以上
* pytorch 1.12 以上、2.0 以上を推奨 * pytorch 1.12 以上、2.0 以上を推奨
* CUDA 11.4 以上を推奨（GPU ユーザー、フラッシュアテンションユーザー向けなど） * CUDA 11.4 以上を推奨（GPU ユーザー、フラッシュアテンションユーザー向けなど）
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## クイックスタート ## クイックスタート
@@ -206,30 +205,29 @@ print(f'Response: {response}')
## トークナイザー ## トークナイザー
tiktoken に基づくトークナイザーは、他のトークナイザー、例えばセンテンスピーストークナイザーとは異なります。特にファインチューニングの際には、特殊なトークンに注意を払う必要があります。トークナイザに関する詳細な情報や、ファインチューニングにおける使用方法については、[ドキュメント](tokenization_note_ja.md)を参照してください。 tiktoken に基づくトークナイザーは、他のトークナイザー、例えばセンテンスピーストークナイザーとは異なります。特にファインチューニングの際には、特殊なトークンに注意を払う必要があります。トークナイザに関する詳細な情報や、ファインチューニングにおける使用方法については、[ドキュメント](tokenization_note_ja.md)を参照してください。
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## 量子化 ## 量子化
### 使用方法 ### 使用方法
**注：[AutoGPTQ](https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ)に基づく新しい解決策を提供し、Qwen-7B-Chat用のInt4量子化モデル[ここをクリック](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4)をリリースしました。このモデルは、従来の解決策と比較して、ほぼ無損失のモデル効果を達成しつつ、メモリコストと推論速度の両方で性能が向上しています**。 **注: [AutoGPTQ](https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ) に基づく新しい解決策を提供し、Qwen-7B-Chat 用の Int4 量子化モデル[ここをクリック](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4)をリリースしました。このモデルは、従来の解決策と比較して、ほぼ無損失のモデル効果を達成しつつ、メモリコストと推論速度の両方で性能が向上しています。**
ここでは、量子化されたモデルを推論に使用する方法を示します。始める前に、AutoGPTQの要件を満たしていることを確認し、ソースからインストールしてください（一時的にQwenのコードは最新版のPyPIパッケージではまだリリースされていません）： ここでは、量子化されたモデルを推論に使用する方法を示します。始める前に、AutoGPTQ の要件を満たしていることを確認し、ソースからインストールしてください（一時的に Qwen のコードは最新版の PyPI パッケージではまだリリースされていません）:
```bash ```bash
git clone https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ.git && cd AutoGPTQ git clone https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ.git && cd AutoGPTQ
pip install . pip install .
``` ```
そうすれば、以下のように簡単に量子化モデルを読み込むことができる。 そうすれば、以下のように簡単に量子化モデルを読み込むことができます:
```python ```python
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized("Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4", device_map="auto", trust_remote_code=True, use_safetensors=True).eval() model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized("Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4", device_map="auto", trust_remote_code=True, use_safetensors=True).eval()
``` ```
推論を実行するには、上で示した基本的な使い方に似ているが、generation configurationを明示的に渡すことを忘れないこと： 推論を実行するには、上で示した基本的な使い方に似ていますが、generation configuration を明示的に渡すことを忘れないで下さい:
```python ```python
from transformers import GenerationConfig from transformers import GenerationConfig
@@ -239,50 +237,49 @@ response, history = model.chat(tokenizer, "Hi", history=None, generation_config=
### 性能 ### 性能
ベンチマークにおけるBF16モデルとInt4モデルの性能について説明する。結果を以下に示します： ベンチマークにおける BF16 モデルと Int4 モデルの性能について説明します。その結果は以下に示します：
| Quantization | MMLU | CEval (val) | GSM8K | Humaneval | | Quantization | MMLU | CEval (val) | GSM8K | Humaneval |
| ------------- | :--------: | :----------: | :----: | :--------: | | -------------- | :----: | :-----------: | :-----: | :---------: |
| BF16 | 53.9 | 54.2 | 41.1 | 24.4 | | BF16 | 53.9 | 54.2 | 41.1 | 24.4 |
| Int4 | 52.6 | 52.9 | 38.1 | 23.8 | | Int4 | 52.6 | 52.9 | 38.1 | 23.8 |
### 推論スピード ### 推論スピード
BF16の精度とInt4の量子化レベルの下で、それぞれ2048個と8192個のトークンを生成する平均推論速度(tokens/s)を測定した。 BF16 の精度と Int4 の量子化レベルの下で、それぞれ 2048 個と 8192 個のトークンを生成する平均推論速度(tokens/s)を測定しました。
| Quantization | Speed (2048 tokens) | Speed (8192 tokens) | | Quantization | Speed (2048 tokens) | Speed (8192 tokens) |
| ------------- | :------------------:| :------------------:| | -------------- | :-------------------: | :-------------------: |
| BF16 | 30.34 | 29.32 | | BF16 | 30.34 | 29.32 |
| Int4 | 43.56 | 33.92 | | Int4 | 43.56 | 33.92 |
詳細には、プロファイリングの設定は、1コンテクスト・トークンで8192個の新しいトークンを生成している。プロファイリングは、PyTorch 2.0.1とCUDA 11.4を搭載したシングルA100-SXM4-80G GPUで実行される。推論速度は生成された8192個のトークンの平均値です。 詳細には、プロファイリングの設定は、1 コンテクストトークンで 8192 個の新しいトークンを生成しています。プロファイリングは、PyTorch 2.0.1 と CUDA 11.4 を搭載したシングル A100-SXM4-80G GPU で実行されました。推論速度は生成された 8192 個のトークンの平均値となります。
### GPU メモリ使用量 ### GPU メモリ使用量
また、BF16またはInt4の量子化レベルで、それぞれ2048トークンをコンテキストとしてエンコードした場合（および単一のトークンを生成した場合）と、8192トークンを生成した場合（単一のトークンをコンテキストとして生成した場合）のGPUメモリ使用量のピーク値をプロファイリングしました。その結果を以下に示します。 また、BF16またはInt4の量子化レベルで、それぞれ2048トークンをコンテキストとしてエンコードした場合（および単一のトークンを生成した場合）と、8192トークンを生成した場合（単一のトークンをコンテキストとして生成した場合）のGPUメモリ使用量のピーク値をプロファイリングしました。その結果を以下に示します。
| Quantization Level | Peak Usage for Encoding 2048 Tokens | Peak Usage for Generating 8192 Tokens | | Quantization | Peak Usage for Encoding 2048 Tokens | Peak Usage for Generating 8192 Tokens |
| ------------------ | :---------------------------------: | :-----------------------------------: | | -------------- | :-----------------------------------: | :-------------------------------------: |
| BF16 | 17.66GB | 22.58GB | | BF16 | 17.66GB | 22.58GB |
| Int4 | 8.21GB | 13.62GB | | Int4 | 8.21GB | 13.62GB |
上記のスピードとメモリーのプロファイリングは、[このスクリプト](https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/profile.py)を使用しています。 上記のスピードとメモリーのプロファイリングは、[このスクリプト](https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/profile.py)を使用しています。
<br> <br>
## デモ ## デモ
### ウェブ UI ### ウェブ UI
ウェブ UI デモを構築するためのコードを提供します（@wysaid に感謝）。始める前に、以下のパッケージがインストールされていることを確認してください: ウェブ UI デモを構築するためのコードを提供します（@wysaid に感謝）。これを始める前に、以下のパッケージがインストールされていることを確認してください:
``` ```bash
pip install -r requirements_web_demo.txt pip install -r requirements_web_demo.txt
``` ```
そして、以下のコマンドを実行し、生成されたリンクをクリックする： そして、以下のコマンドを実行し、生成されたリンクをクリックします:
``` ```bash
python web_demo.py python web_demo.py
``` ```
@@ -336,6 +333,7 @@ for chunk in openai.ChatCompletion.create(
{"role": "user", "content": "你好"} {"role": "user", "content": "你好"}
], ],
stream=True stream=True
# ストリーミング出力形式でのストップワードの指定はまだサポートされておらず、開発中です。
): ):
if hasattr(chunk.choices[0].delta, "content"): if hasattr(chunk.choices[0].delta, "content"):
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True) print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
@@ -346,7 +344,8 @@ response = openai.ChatCompletion.create(
messages=[ messages=[
{"role": "user", "content": "你好"} {"role": "user", "content": "你好"}
], ],
stream=False stream=False,
stop=[] # 例えば、stop=["Observation:"] (ReAct プロンプトの場合)。
) )
print(response.choices[0].message.content) print(response.choices[0].message.content)
``` ```
@@ -357,45 +356,44 @@ print(response.choices[0].message.content)
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<p> <p>
## Deployment ## デプロイ
CPU上でモデルを実行するのは簡単で、以下のようにデバイスを指定する必要がある： CPU 上でモデルを実行するのは簡単であり、以下のようにデバイスを指定する必要があります:
```python ```python
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval() model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval()
``` ```
``` メモリ不足に悩まされ、複数の GPU にモデルをデプロイしたい場合は、`utils.py` で提供されているスクリプトを使うことができます:
メモリ不足に悩まされ、複数のGPUにモデルをデプロイしたい場合は、``utils.py`で提供されているスクリプトを使うことができます：
```python ```python
from utils import load_model_on_gpus from utils import load_model_on_gpus
model = load_model_on_gpus('Qwen/Qwen-7B-Chat', num_gpus=2) model = load_model_on_gpus('Qwen/Qwen-7B-Chat', num_gpus=2)
``` ```
7Bチャットモデルの推論を2GPUで実行できます。 7B チャットモデルの推論を 2GPU で実行できます。
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## ツールの使用 ## ツールの使用
Qwen-7B-Chat は、API、データベース、モデルなど、ツールの利用に特化して最適化されており、ユーザは独自の Qwen-7B ベースの LangChain、エージェント、コードインタプリタを構築することができます。ツール利用能力を評価するための評価[ベンチマーク](eval/EVALUATION.md)では、Qwen-7B は安定した性能に達しています。 Qwen-7B-Chat は、API、データベース、モデルなど、ツールの利用に特化して最適化されており、ユーザは独自の Qwen-7B ベースの LangChain、エージェント、コードインタプリタを構築することができます。ツール利用能力を評価するための評価[ベンチマーク](eval/EVALUATION.md)では、Qwen-7B は安定した性能に達しています。
| Model | Tool Selection (Acc.↑) | Tool Input (Rouge-L↑) | False Positive Error↓ | | Model | Tool Selection (Acc.↑) | Tool Input (Rouge-L↑) | False Positive Error↓ |
|:------------|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:| | :------------ | :-----------------------: | :----------------------: | :----------------------: |
| GPT-4 | 95% | **0.90** | 15% | | GPT-4 | 95% | **0.90** | 15% |
| GPT-3.5 | 85% | 0.88 | 75% | | GPT-3.5 | 85% | 0.88 | 75% |
| **Qwen-7B** | **99%** | 0.89 | **9.7%** | | **Qwen-7B** | **99%** | 0.89 | **9.7%** |
ReAct プロンプトの書き方や使い方については、[ReAct の例](examples/react_prompt.md)を参照してください。ツールを使用することで、モデルがよりよいタスクを実行できるようになります。 ReAct プロンプトの書き方や使い方については、[ReAct の例](examples/react_prompt.md)を参照してください。ツールを使用することで、モデルがよりよいタスクを実行できるようになります。
さらに、エージェントとしての能力を示す実験結果を提供する。詳細は [Hugging Face Agent](https://huggingface.co/docs/transformers/transformers_agents) を参照。Hugging Face が提供するランモードベンチマークでの性能は以下の通りです: さらに、エージェントとしての能力を示す実験結果を提供する。詳細は [Hugging Face Agent](https://huggingface.co/docs/transformers/transformers_agents) を参照して下さい。Hugging Face が提供するランモードベンチマークでの性能は以下の通りです:
| Model | Tool Selection↑ | Tool Used↑ | Code↑ | | Model | Tool Selection↑ | Tool Used↑ | Code↑ |
|:---------------|:---------------:|:-----------:|:---------:| | :---------------- | :----------------: | :-----------: | :---------: |
|GPT-4 | **100** | **100** | **97.41** | | GPT-4 | **100** | **100** | **97.41** |
|GPT-3.5 | 95.37 | 96.30 | 87.04 | | GPT-3.5 | 95.37 | 96.30 | 87.04 |
|StarCoder-15.5B | 87.04 | 87.96 | 68.89 | | StarCoder-15.5B | 87.04 | 87.96 | 68.89 |
| **Qwen-7B** | 90.74 | 92.59 | 74.07 | | **Qwen-7B** | 90.74 | 92.59 | 74.07 |
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@@ -424,17 +422,17 @@ ReAct プロンプトの書き方や使い方については、[ReAct の例](ex
</tr> </tr>
</table> </table>
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## 再現 ## 再現
ベンチマークデータセットでのモデル性能の再現のために、結果を再現するスクリプトを提供しています。詳しくは [eval/EVALUATION.md](eval/EVALUATION.md) を確認してください。なお、再現の結果、我々の報告結果と若干異なる場合がある。 ベンチマークデータセットでのモデル性能の再現のために、結果を再現するスクリプトを提供しています。詳しくは [eval/EVALUATION.md](eval/EVALUATION.md) を確認してください。なお、再現の結果、我々の報告結果と若干異なる場合があります。
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## FAQ ## FAQ
問題が発生した場合は、[FAQ](FAQ_ja.md) や issue を参照し、新しい issue を立ち上げる前に解決策を探してください。 問題が発生した場合は、まずは [FAQ](FAQ_ja.md) や issue を参照し、新しい issue を立ち上げる前に解決策を探してください。
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