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zhangy03
a86093212d
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10 个月前 | |
|---|---|---|
| .idea | 2 年前 | |
| docs | 1年前 | |
| scripts | 3 年前 | |
| serving_demo | 2 年前 | |
| strategy_load_ckpt | 2 年前 | |
| tokenizer | 1年前 | |
| FAQ.md | 1年前 | |
| LICENSE | 2 年前 | |
| PANGU-α.pdf | 2 年前 | |
| README.md | 10 个月前 | |
| README_EN.md | 2 年前 | |
| dataset.py | 3 年前 | |
| generate.py | 3 年前 | |
| pangu_alpha.py | 2 年前 | |
| pangu_alpha_config.py | 3 年前 | |
| pangu_alpha_predict.py | 3 年前 | |
| pangu_alpha_train.py | 3 年前 | |
| pangu_alpha_wrapcell.py | 3 年前 | |
| run_pangu_alpha_predict.py | 3 年前 | |
| run_pangu_alpha_train.py | 3 年前 | |
| tokenization_jieba.py | 3 年前 | |
| utils.py | 3 年前 | |
README.md
鹏城·盘古α介绍
中文|English
「鹏城·盘古α」由以鹏城实验室为首的技术团队联合攻关，首次基于“鹏城云脑Ⅱ”和国产MindSpore框架的自动混合并行模式实现在2048卡算力集群上的大规模分布式训练，训练出业界首个2000亿参数以中文为核心的预训练生成语言模型。鹏城·盘古α预训练模型支持丰富的场景应用，在知识问答、知识检索、知识推理、阅读理解等文本生成领域表现突出，具备很强的小样本学习能力。
[技术报告]
[模型在线推理]
[模型下载] [盘古small版]
[模型压缩]
[模型应用]
[鹏城·盘古增强版]
[pangu_on_transformers]
[GPU推理、Finetune]
[小样本学习]
[megatron中文预训练模型]
[语料数据收集及处理]
[评测数据集下载]
[serving展示视频下载]
[FAQ]
[MindSpore官网]
[加入微信交流群]
[鹏城大模型开发者组织]
[许可证]
要点
- 业界首个2000亿参数中文自回归语言模型「鹏城·盘古α」
- 代码、模型逐步全开源
- 首创顺序自回归预训练语言模型ALM
- MindSpore超大规模自动并行技术
- 模型基于国产全栈式软硬件协同生态（MindSpore+CANN+昇腾910+ModelArts）
数据集
海量语料是预训练模型研究的基础，联合团队从开源开放数据集、common crawl网页数据、电子书等收集了近80TB原始数据。
搭建了面向大型语料库预处理的分布式集群，通过数据清洗过滤、去重、质量评估等处理流程，构建了一个约1.1TB的高质量中文语料数据集，经统计Token数量约为250B规模。通过对不同的开源数据集独立进行处理，完全清除了跟下游任务相关的标签信息，以保证源数据的无偏性。
模型结构
query层堆叠在transformer层之上。query层的基本结构与transformer层相似，只是引入了一个额外的Query layer，来预测生成下一个query Q的位置。
MindSpore超大规模自动并行
大集群下高效训练千亿至万亿参数模型，用户需要综合考虑参数量、计算量、计算类型、集群带宽拓扑和样本数量等才能设计出性能较优的并行切分策略，模型编码除了考虑算法以外，还需要编写大量并行切分和通信代码。
MindSpore是业界首个支持全自动并行的框架，MindSpore多维度自动并行，通过数据并行、算子级模型并行、Pipeline模型并行、优化器模型并行、异构并行、重计算、高效内存复用，及拓扑感知调度，实现整体迭代时间最小（计算时间+通信时间）。编程接口高效易用，实现了算法逻辑和并行逻辑解耦，串行代码自动分布式并行。
| 硬件平台 | 设备数量 | 操作系统 | 集群管理 | 框架 |
|---|---|---|---|---|
| Ascend 910 | 2048 | EulerOS-aarch64 | ModelArts️ | MindSpore |
模型下载
大集群训练时，模型采用分片保存，2.6B和13B模型下载链接如下。
| 模型 | 大小 | 来源 | md5 |
|---|---|---|---|
| 鹏城·盘古α-2.6B | 2.6G | 2.6B_part0 | 3904bb0e551f36206cfca96ab0f63cba |
| 鹏城·盘古α-2.6B | 2.6G | 2.6B_part1 | 19407cbc33ee4929d68f500e015869cc |
| 鹏城·盘古α-2.6B | 2.6G | 2.6B_part2 | 9ce140312f962079e13f91f681a269ad |
| 鹏城·盘古α-2.6B | 2.6G | 2.6B_part3 | 290158ffc426a89b7e357018c701e71d |
| 鹏城·盘古α-2.6B | 391M | 2.6B_word_embedding | 9ca91161bde9c089dd8304db0428455e |
| 鹏城·盘古α-2.6B | 10M | 2.6B_top_query_embedding | 320b401050319c1c63117c36b93651c1 |
| 鹏城·盘古α-2.6B | 10M | 2.6B_position_embedding | bf7eb84b7b9fd6004cb22260883ab080 |
| 鹏城·盘古α-13B | 12G | 13B_part0 | 724bdaf87e0eb4aa9ca0f35e8af92464 |
| 鹏城·盘古α-13B | 12G | 13B_part1 | 493579a1ccc2a16a616cf04daedd031f |
| 鹏城·盘古α-13B | 12G | 13B_part2 | de4e8a023c56b7134bff4dfbcc230871 |
| 鹏城·盘古α-13B | 12G | 13B_part3 | 6a6bcfdadf5a0d23c567d6959bf4eaba |
| 鹏城·盘古α-13B | 781M | 13B_word_embedding | a4e0c5893d255500396dfa1bfe7ba3ba |
| 鹏城·盘古α-13B | 20M | 13B_top_query_embedding | 4d75c3b42f85db825cebdc99329160bd |
| 鹏城·盘古α-13B | 20M | 13B_position_embedding | 299ee4174cc4de7fdebec1c3e631e348 |
| 鹏城·盘古α-200B | ~T | 敬请期待 |
模型下载-盘古small版
盘古small版350M模型下载链接如下。
| 参数 | 平台 | 模型文件 | 大小 | 参数配置 | 推理示例 |
|---|---|---|---|---|---|
| 350M | pytorch | pangu-alpha_350m_fp16-pytorch.zip | 600M | num-layers : 24 hidden-size : 1024 num-attention-heads : 16 |
[参见] |
环境要求
| 硬件平台 | 操作系统 | 框架 | 2.6/13B推理设备数量 | 200B推理设备数量 |
|---|---|---|---|---|
| Ascend 910 | EulerOS-aarch64 | MindSpore | 8卡 | 64卡 |
环境配置
mindspore
jieba 0.42.1
sentencepiece 0.1.94
训练
运行如下命令开始训练， MODE 选择 2.6B, 13B 或 200B.
export MODE=2.6B
bash scripts/run_distribute_train.sh 8 /home/data/ /home/config/rank_table_8p.json $MODE
npu推理
首先下载以下三个文件
- tokenizier: vocal.vocab 和 vocab.model 在“$FILE_PATH/tokenizer/”目录
- 模型: 下载模型文件放在“$FILE_PATH/checkpiont_file/”目录
- 策略文件: 该文件描述了模型的切分策略，文件位于”$FILE_PATH/strategy_load_ckpt/“目录
执行推理
$FILE_PATH=/home/your_path
bash scripts/run_distribute_predict.sh 8 /home/config/rank_table_8p.json ${FILE_PATH}/strategy_load_ckpt \
${FILE_PATH}/tokenizer/ ${FILE_PATH}/checkpiont_file filitered
模型压缩
将鹏城·盘古α-13B由8卡压缩到1卡上推理[参见]
模型应用
鹏城·盘古α的应用技术，从基本技术到应用提供baseline，促模型的应用创新。[参见]
gpu推理、Finetune
将鹏城·盘古α移植到GPU上推理、Finetune[参见]
pangu-on-transformers
将鹏城·盘古α-2.6B迁移到到Huggingface Transformers库[参见]
few-shot-learning
小样本学习的相关内容[参见]
下游任务评估
为了评估模型性能，团队收集了16个不同类型的中文下游任务，如下图所示：
由于中文缺少在小样本学习领域的benchMark，研究对比了智源研究院发布的首个26亿参数的中文预训练语言模型「悟道·文源」CPM，通过在1.1TB数据中策略抽样了100GB等量数据集训练了2.6B参数规模的「鹏城·盘古α」模型，并在已收集的16个下游任务上进行了对比，结果如下表所示：
实验结果表明鹏城·盘古α-2.6B比CPM-2.6B模型具有更强的语言学习能力，特别是在小样本学习和生成任务方面。在生成任务方面, 鹏城·盘古α-2.6B比CPM-2.6B性能指标平均提升6.5个百分点。在PPL任务方面，鹏城·盘古α-2.6B在OCNLI、TNEWS和IFLYTEK任务上略弱于CPM。这一现象归因于模型使用了更大规模的词表，这使得模型在局部文本变化时对困惑度不敏感。
团队还对比了鹏城·盘古α-13B和鹏城·盘古α-2.6B模型在这些下游任务上的表现，在所有的生成任务和大部分的PPL任务上，13B的模型性能优于2.6B。在CMRC2018、DRCD和WebQA任务中，小样本学习比零样本学习指标高出10分以上，说明鹏城·盘古α-13B模型具有较强的小样本学习能力。在NLI和文本分类任务上，鹏城·盘古α-13B与鹏城·盘古α-2.6B的性能相当，这些任务对于生成语言模型来说通常是困难的，而且模型改进的机会很大，这将是团队未来的工作。鹏城·盘古α-200B的模型文件大小在TB级别，下游任务推理耗时耗力，还有更多优化加速的空间，团队正在共同努力完成推理和测评，尽快同步相关研究成果。
部分生成举例：
Input: 上联：欢天喜地度佳节 下联：
Generate: 花好月圆庆团圆
Input: 小红是小明的姐姐，小红的年纪比小明
Generate: 大
Input: 中国和美国和日本和法国和加拿大和澳大利亚的首都分别是哪里？
Generate: 中国的首都是北京,美国的首都是华盛顿,日本的首都是东京,法国的首都是巴黎,澳大利亚的首都是堪培拉。
Input: 四川的省会是哪里？
Generate: 成都,简称蓉,别称蓉城、锦城、天府之国,是四川省省会、副省级市、特大城市、中国西部地区重要的中心城市、国家重要的现代制造业基地、西南地区综合交通枢纽。
Input: 李大钊如果在世，他会对今天的青年人说：
Generate: “如果我们多读点书，多观察一点国家社会的实况，遇事能多些思考，多些辨别，就不会被清和军阀的残暴统治所吓倒，不被他们那一套盲目排外的舆论所迷惑。”“我们要组织大批的有志青年，拿起笔来，到学校里去，把我们的眼睛，耳朵，都用到学校上去，用到社会上去，使我们的思想和行动，都能反映出全国人民的意志，作为我们行动的指南。”
#作者：风吹走的名字链接：https://www.zhihu.com/question/313316339/answer/623572659来源：知乎著作权归作者所有。
Input: 书生：羌笛何须怨杨柳，春风不度玉门关。
飞云：（这诗怎么这么耳熟？且过去跟他聊聊如何。）
书生：小兄弟，要不要一起喝一杯？
飞云：你请我呀？你若是请我，我便和你喝一杯；你若不请我，我便一个人去喝。
书生：小兄弟，看你年纪轻轻，不至于这么势利吧？
飞云：势利如何说起？你请我喝了酒，我自然要记你的人情；我欠了你的人情，日后你有求于我，我自然要报答你，这样一来大家都不吃 亏，不过你的好处要在后头得到而已。
书生：小兄弟言之有理，不过在下有一点不太明白，那就是为什么你不愿意先请在下喝了酒待日后在下回报于你呢？
Generate1:你若是愿意先请我喝了酒，待日后我回报于你，你便有了收获，你岂不是更先欠下我的人情了吗？
飞云：这是自然的，我也说过了，我的确是不喜欢欠别人的人情，更不喜欢别人欠我的人情，那便是把好处在后头得到了。
书生：小兄弟，我是一介书生，你在座的各位都是我的衣食父母，你们如果都像我一样想要什么，要不到了我，那你们会像我一样被饿死、被寒冷冻死吗？
飞云：那是因为在座的各位都是饥寒交迫之人，都是饿得骨瘦如柴之人，而我却是经常吃饱喝足、锦衣玉食、养尊处优之人，这正是所谓的乐施善心，积德行善之人。
书生：小兄弟，你是不是因为这样才不愿意欠下我的人情？
飞云：不是，因为我知道，你如果不愿意先请我喝了酒待日后我回报于你，那么我便不能报答你。而我不愿意欠别人的人情，那我便会将自己的美好的善行全部都奉献给你，以报答你对我的关怀和帮助。
书生：小兄弟，不知你用什么方法找到这么多可敬可爱的人们的？
飞云：呵呵，说来惭愧，我找他们可不是什么难事，我认识他们的时候，他们也还没有这么大的势力，我只是为了帮他们找到一条可以生存的路，从他们那里换到了一些粮食。只是那时候我对他们的帮助确实太少了，所以最后他们都没有答应我的要求，也没有向我索要东西，甚至于没有等到我的帮助便饿死了。
书生：小兄弟，我看你年纪轻轻，怎么会有如此崇高的思想境界呢？又是从哪里学来的呢？你说来听听。
飞云：这倒说不上，只不过是我发现了很多常人做不到的事情，所以就学会了很多常人不会去做的事情，所谓饮水思源，这便是其中的一个原因。
书生：你说的是不是为了一些自己不知道的事物，而发奋图强？
飞云：是啊，我一直都
Generate2:飞云：咳，年轻人说的话要有选择性，我既然说了我先请你，你却又说一个人喝一杯，可见我是有目的的，要是小兄弟真是不肯给在下好处，也可以不请我，到时候我便跟你说我请 了你，你就欠了我一个人情.若是小兄弟答应我，日后我自然会等你。
书生：啊，我明白了，这样就不会让你和我喝酒了。
飞云：对对，小兄弟是有诚信的人，不如这样，你叫在下这样做，我也是这样做，我们就到此为止，日后互不相欠。
书生：这...难道小兄弟不明白我的意思？
飞云：我当然明白。
书生：那我就明白了。
飞云：怎么？难道你还不明白我的意思吗？
书生：小兄弟，你相信我了？
飞云：嗯。
书生：那你应该明白我的意思，我不是不给你报酬的人，只是我不希望你因为我而耽误了自己的前程，你明白我的意思吗？
飞云：我当然明白你的意思。
书生：嗯，这一点我又何需多言？其实刚才我不是也说过了吗？我是一个有诚意的人，我很感谢你能让我明白了这么多，不过小兄弟你既然已经明白了我的意思，就表示你愿意接受我的这份礼物，我说到做到，你看怎么样？
飞云：哦，那太好了，以后我若有什么困难，你就可以来找我了。
书生：嗯，小兄弟，说得好。既然你已经接受了我的这份礼物，我也没有什么好说的了，不过你也要答应我，以后在没有我的允许下，你一定要记住，除了我，千万不要在别人面前提起你的家人。
飞云：嗯。
书生：我走了。
飞云：小兄弟慢走，来日再见。
模型在线推理
我们于2021年5月18日开放了鹏城·盘古-α 130亿参数量模型的在线推理服务，欢迎各位体验并及时到微信群交流反馈！服务持续优化中，请持续关注我们的工作，谢谢！服务地址如下：
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项目信息
鹏城实验室、华为MindSpore、华为诺亚方舟实验室和北京大学等相关单位是鹏城·盘古α联合开发团队的主要成员。
