为了开发高性能中文基础模型，填补中文基础模型百亿到千亿级预训练参数的空白，大数据系统计算技术国家工程实验室团队在人工智能项目伶荔（Linly）框架下，推出了伶荔说系列中文语言大模型，目前包含中文基础模型和对话模型。

其中，中文基础模型以LLaMA为底座，利用中文和中英平行增量预训练，将它在英文上强大语言能力迁移到中文上。更进一步，汇总了目前公开的多语言指令数据，对中文模型进行了大规模指令跟随训练，实现了Linly-ChatFlow对话模型。

根据介绍，相比已有的中文开源模型，伶荔模型具有以下优势：

1.  在32*A100 GPU上训练了不同量级和功能的中文模型，对模型充分训练并提供强大的baseline。据知，33B的Linly-Chinese-LLAMA是目前最大的中文LLaMA模型。
2.  公开所有训练数据、代码、参数细节以及实验结果，确保项目的可复现性，用户可以选择合适的资源直接用于自己的流程中。
3. 项目具有高兼容性和易用性，提供可用于CUDA和CPU的量化推理框架，并支持Huggingface格式。

目前公开可用的模型有：

• Linly-Chinese-LLaMA：中文基础模型，基于LLaMA在高质量中文语料上增量训练强化中文语言能力，现已开放 7B、13B 和 33B 量级，65B正在训练中。
• Linly-ChatFlow：中文对话模型，在400万指令数据集合上对中文基础模型指令精调，现已开放7B、13B对话模型。
• Linly-ChatFlow-int4 ：ChatFlow 4-bit量化版本，用于在CPU上部署模型推理。

进行中的项目：

• Linly-Chinese-BLOOM：基于BLOOM中文增量训练的中文基础模型，包含7B和175B模型量级，可用于商业场景。

项目特点

Linly项目具有以下特点：

1. 大规模中文增量训练，利用翻译数据提速中文模型收敛

在训练数据方面，项目尽可能全面的收集了各类中文语料和指令数据。无监督训练使用了上亿条高质量的公开中文数据，包括新闻、百科、文学、科学文献等类型。和通常的无监督预训练不同，项目在训练初期加入了大量中英文平行语料，帮助模型将英文能力快速迁移到中文上。

在指令精调阶段，项目汇总了开源社区的指令数据资源，包括多轮对话、多语言指令、GPT4/ChatGPT问答、思维链数据等等，经过筛选后使用500万条数据进行指令精调得到Linly-ChatFlow模型。训练使用的数据集也在项目里提供。

训练流程如图所示：

2. 全参数训练，覆盖多个模型量级

目前基于LLaMA的中文模型通常使用LoRA方法进行训练，LoRA冻结预训练的模型参数，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，来实现快速适配。虽然LoRA能够提升训练速度且降低设备要求，但性能上限低于全参数训练。为了使模型获得尽可能强的中文语言能力，该项目对所有参数量级都采用全参数训练，开销大约是LoRA的3-5倍。

伶荔语言模型利用TencentPretrain多模态预训练框架，集成DeepSpeed ZeRO3以FP16流水线并行训练。目前已开放7B、13B、33B模型权重，65B模型正在训练中。模型仍在持续迭代，将定期更新，损失收敛情况如图所示：

3. 可支持本地CPU int4推理、消费级GPU推理

大模型通常具有数百亿参数量，提高了使用门槛。为了让更多用户使用Linly-ChatFlow模型，开发团队在项目中集成了高可用模型量化推理方案，支持int4量化CPU推理可以在手机或者笔记本电脑上使用，int8量化使用CUDA加速可以在消费级GPU推理13B模型。此外，项目中还集成了微服务部署，用户能够一键将模型部署成服务，方便二次开发。

未来工作

据透露，伶荔说系列模型目前仍处于欠拟合，正在持续训练中，未来33B和65B的版本或将带来更惊艳的性能。在另一方面，项目团队不仅公开了对话模型，还公开了中文基础模型和相应的训练代码与数据集，向社区提供了一套可复现的对话模型方案，目前也有团队基于其工作实现了金融、医学等领域的垂直领域对话模型。

在之后的工作，项目团队将继续对伶荔说系列模型进行改进，包括尝试人类反馈的强化学习（RLHF）、适用于中文的字词结合tokenizer、更高效的GPU int3/int4量化推理方法等等。伶荔项目还将针对虚拟人、医疗以及智能体场景陆续推出伶荔系列大模型。