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https://github.com/kwai/KwaiYii
https://github.com/kwai/KwaiYii
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- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kwai/KwaiYii
- Owner: kwai
- Created: 2023-08-16T12:02:58.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-08-19T07:39:05.000Z (over 1 year ago)
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Awesome Lists containing this project
- StarryDivineSky - kwai/KwaiYii - Base)、对话模型（KwaiYii-Chat)。 (A01_文本生成_文本对话 / 大语言对话模型及数据)
README
# 「快意」大规模语言模型（KwaiYii）
## 简介
「快意」大模型（KwaiYii） 是由快手AI团队从零到一独立自主研发的一系列大规模语言模型（Large Language Model，LLM），当前包含了多种参数规模的模型，并覆盖了预训练模型（KwaiYii-Base)、对话模型（KwaiYii-Chat)。这里面我们介绍13B规模的系列模型KwaiYii-13B，其主要特点包括：
- KwaiYii-13B-Base预训练模型具备优异的通用技术底座能力，在绝大部分权威的中/英文Benchmark上取得了同等模型尺寸下的State-Of-The-Art效果。例如，KwaiYii-13B-Base预训练模型在MMLU、CMMLU、C-Eval、HumanEval等Benchmark上目前处于同等模型规模的领先水平。
- KwaiYii-13B-Chat对话模型具备出色的语言理解和生成能力，支持内容创作、信息咨询、数学逻辑、代码编写、多轮对话等广泛任务，人工评估结果表明KwaiYii-13B-Chat超过主流的开源模型，并在内容创作、信息咨询和数学解题上接近ChatGPT(3.5)同等水平。
## Benchmark评测效果
我们选取了行业中被广泛认可的权威Benchmark进行评测，例如体现英文综合能力的MMLU、体现中文综合能力的C-Eval和CMMLU、体现中小学数学能力的GSM8K以及体现代码能力的HumanEval，并与行业上的主流模型在上述Benchmark上汇报的指标结果进行比较。具体对比结果如下所示：
- [C-Eval](https://cevalbenchmark.com/index.html)是一个全面的中文基础模型评测数据集，由清华大学、上海交通大学和爱丁堡大学合作构建，包含12342道单项选择题，涵盖数学、物理、化学、生物、历史、政治、计算机等52个不同学科和四个难度级别，是最具影响力的中文综合性考试评测集之一。其采用5-shot的方式进行评测。
Model 5-shot
Average
STEM
Social
Sciences
Humanities
Others
预训练模型
KwaiYii-13B-Base
62.6
52.7
74.1
68.8
63.7
ChatGLM2-12B-Base
61.6
55.4
73.7
64.2
59.4
Qwen-7B
59.6
52.8
74.1
63.1
55.2
Baichuan-13B-Base
53.6
47
66.8
57.3
49.8
对话模型
ChatGLM2
71.1
64.4
81.6
73.7
71.3
GPT-4
68.7
67.1
77.6
64.5
67.8
KwaiYii-13B-Chat
59.0
49.9
69.2
63.9
61.0
ChatGLM2-12B-Chat
57.0
52.1
69.3
58.5
53.2
GPT-3.5
54.4
52.9
61.8
50.9
53.6
Baichuan-13B-Chat
51.5
43.7
64.6
56.2
49.2
- [MMLU](https://github.com/hendrycks/test)由加州大学伯克利分校等知名高校共同打造，集合了科学、工程、数学、人文、社会科学等领域的57个科目，包含14079道单项选择题，主要目标是对模型的英文跨学科专业能力进行深入测试。其内容广泛，从初级水平一直涵盖到高级专业水平，同样采用5-shot方式进行评测。
Model 5-shot
Average
STEM
Social
Sciences
Humanities
Others
预训练模型
KwaiYii-13B-Base
57.42
46.82
68.83
51.56
64.96
Qwen-7B
56.7
-
-
-
-
ChatGLM2-12B-Base
56.18
48.18
65.13
52.58
60.93
Llama2-13B-Base
54.8
-
-
-
-
Baichuan-13B-Base
51.6
41.6
60.9
47.4
58.5
Llama1-13B-Base
46.9
-
-
-
-
对话模型
GPT-4
86.4
-
-
-
-
GPT-3.5
70.0
-
-
-
-
KwaiYii-13B-Chat
56.44
46.79
66.36
50.73
64.28
ChatGLM2-12B-Chat
52.13
47.00
61.00
46.10
56.05
Baichuan-13B-Chat
52.1
40.9
60.9
48.8
59.0
- [CMMLU](https://github.com/haonan-li/CMMLU)是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。CMMLU涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题，包括：需要计算和推理的自然科学，需要知识的人文科学和社会科学，以及需要生活常识的中国驾驶规则等，共11582道单项选择题。此外，CMMLU中的许多任务具有中国特色，可能在其他地区或语言中并不普遍适用，是一个完全中国化的中文测试基准。评测分别采用5-shot和0-shot的方式进行。
Model 5-shot
平均分
STEM
人文学科
社会科学
其他
中国特定
主题
预训练模型
KwaiYii-13B-Base
61.73
46.54
69.22
64.49
65.09
63.10
Qwen-7B-Base
58.66
48.39
63.77
61.22
62.14
58.73
MiLM-6B
57.17
46.85
61.12
61.68
58.84
59.39
Baichuan-13B-Base
55.82
42.38
61.61
60.44
59.26
56.62
ChatGLM2-6B-Base
48.80
42.55
50.98
50.99
50.80
48.37
对话模型
GPT-4
70.95
65.23
72.11
72.06
74.79
66.12
KwaiYii-13B-Chat
59.97
47.33
65.85
62.19
62.23
61.00
Baichuan-13B-Chat
55.8
42.8
62.6
59.7
59.0
56.1
GPT-3.5
55.51
47.81
55.68
56.50
62.66
50.69
Model 0-shot
平均分
STEM
人文学科
社会科学
其他
中国特定
主题
预训练模型
KwaiYii-13B-Base
61.22
46.82
69.35
63.42
64.02
63.26
MiLM-6B
60.37
48.88
63.49
66.20
62.14
62.07
Qwen-7B-Base
57.57
46.33
62.54
60.48
61.72
58.77
Baichuan-13B-Base
54.63
42.04
60.49
59.55
56.60
55.72
ChatGLM2-6B-Base
49.95
41.28
52.85
53.37
52.24
50.58
对话模型
GPT-4
68.90
63.16
69.19
70.26
73.16
63.47
KwaiYii-13B-Chat
60.41
46.15
66.49
63.25
62.68
61.94
GPT-3.5
53.22
44.80
53.61
54.22
59.95
49.74
- [GSM8K](https://github.com/openai/grade-school-math)是由OpenAI构建的高中数学应用题数据集，包含8500道高质量的数据，主要目标是对模型的数学推理能力进行评测，其中测试集1319条数据，每个问题都需要2-8个步骤来解决，解决方案主要包括使用基本算术运算（+ − × ÷）进行一系列的基本计算，以得到最终答案。其采用8-shot进行评测。
Model 8-shot
GSM8K
预训练模型
Qwen-7B-Base
51.6
KwaiYii-13B-Base
48.4
ChatGLM2-12B-Base
40.94
Llama2-13B-Base
28.7
Baichuan-13B-Base
22.44
对话模型
GPT-4
92.0
GPT-3.5
57.1
KwaiYii-13B-Chat
52.2
Qwen-7B-Chat
43.5
ChatGLM2-12B-Chat
38.13
- [HumanEval](https://github.com/openai/human-eval)是OpenAI和Anthropic AI一起制作的代码数据集，包含164个原创编程题，涉及语言理解、算法、数学和软件面试几种类型的题目。其采用0-shot的方式进行评测。
Model 0-shot
HumanEval
@Pass1
预训练模型
KwaiYii-13B-Base
40.8
Qwen-7B-Base
24.4
Llama2-13B-Base
18.3
Llama1-13B-Base
15.8
对话模型
GPT-4
67.0
GPT-3.5
48.1
KwaiYii-13B-Chat
43.3
Qwen-7B-Chat
24.4
Llama2-13B-Chat
15.85
从对比结果可以看出，KwaiYii-13B-Base及KwaiYii-13B-Chat模型在**各榜单中均处于领先水平**。在MMLU、CMMLU、C-Eval等体现综合学科类的Benchmark上领先，说明KwiiYii-13B-Base预训练模型在中英文双语学科和行业领域的知识能力突出。在GSM8K数学评测集上及HumanEval编程测评集上的优异表现，则体现了模型较好的数理逻辑及代码能力。
## 人工评测结果
Benchmark指标体现了语言模型的基础理解能力，更直观地，我们人工评估了模型在各类任务上遵循用户指令的能力。我们构建了一个高质量评测集，包含了内容创作、信息咨询、数学解题、逻辑推理、代码能力和多轮对话共6个类别。其中内容创作包括文章写作、翻译、摘要总结等根据给定约束生成文本的任务，以及对实体/事件的观点描述等；信息咨询偏向信息获取，如知识/常识咨询，景点、电影和音乐推荐等；数学解题主要包含四则运算、应用题、方程等数学问题；逻辑推理主要包括事实推理、演绎推理和数据统计等；代码能力包含代码编写、代码调试、Bug分析；多轮对话则主要体现在一个Session中持续对话的上下文意图理解和产生正确回复的能力。
为了直观地比较待评测模型与ChatGPT的效果差异，对于评测集中的每个问题，我们都评测了其与ChatGPT的Good:Same:Bad（下文简称GSB，其中Good表示评测集中，待评测模型比ChatGPT表现更好的数量，Same则表示表现持平的数量，Bad则是待评测模型比ChatGPT表现更差的数量）结果。具体而言，我们将待评测模型与ChatGPT进行双盲对比测试：对于每一个Query，我们隐藏模型信息，并打乱两个模型的答案顺序，然后分配给多名评测者，评测人员根据内容正确性、内容相关性、内容详实性等维度进行打分，然后从“模型A好”、“模型B好”、“两者一样好”、“两者都一般”以及“两者一样差”五个选项中进行选择，最终再根据多名评测人员的GSB评测结果，按照规则拟合成该条数据的统一GSB结果。
我们对KwaiYii-13B-Chat模型以及同等参数规模的行业主流模型，均与ChatGPT(3.5)进行了对比和人工评估，其各自的得分如下图所示。从人工评估的结果来看，KwaiYii-13B-Chat超过了同等规模的开源模型，并接近ChatGPT同等水平。在内容创作、信息咨询、逻辑推理和数学解题上，基本与ChatGPT(3.5)效果相当。在多轮对话能力方面，KwaiYii-13B-Chat超过同等规模的开源模型，但与ChatGPT(3.5)仍有一定差距。注意：人工评估结果受到评测数据覆盖面、标注主观性等因素的影响，无法全面反映大语言模型的所有能力。
