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本项目基于Meta最新发布的新一代开源大模型Llama-3开发，是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目（一期、二期）的第三期。本项目开源了中文Llama-3基座模型和中文Llama-3-Instruct指令精调大模型。这些模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练，并且使用精选指令数据进行精调，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比二代相关模型获得了显著性能提升。

主要内容

• 🚀 开源Llama-3-Chinese基座模型和Llama-3-Chinese-Instruct指令模型（v1, v2, v3）
• 🚀 开源了预训练脚本、指令精调脚本，用户可根据需要进一步训练或微调模型
• 🚀 开源了alpaca_zh_51k, stem_zh_instruction, ruozhiba_gpt4 (4o/4T) 指令精调数据
• 🚀 提供了利用个人电脑CPU/GPU快速在本地进行大模型量化和部署的教程
• 🚀 支持🤗transformers, llama.cpp, text-generation-webui, vLLM, Ollama等Llama-3生态

中文Mixtral大模型 | 中文LLaMA-2&Alpaca-2大模型 | 中文LLaMA&Alpaca大模型 | 多模态中文LLaMA&Alpaca大模型 | 多模态VLE | 中文MiniRBT | 中文LERT | 中英文PERT | 中文MacBERT | 中文ELECTRA | 中文XLNet | 中文BERT | 知识蒸馏工具TextBrewer | 模型裁剪工具TextPruner | 蒸馏裁剪一体化GRAIN

新闻

[2024/05/30] 发布Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3版指令模型，相比v1/v2在下游任务上获得显著提升。详情查看：📚v3.0版本发布日志

[2024/05/08] 发布Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2版指令模型，直接采用500万条指令数据在 Meta-Llama-3-8B-Instruct 上进行精调。详情查看：📚v2.0版本发布日志

[2024/05/07] 添加预训练脚本、指令精调脚本。详情查看：📚v1.1版本发布日志

[2024/04/30] 发布Llama-3-Chinese-8B基座模型和Llama-3-Chinese-8B-Instruct指令模型。详情查看：📚v1.0版本发布日志

[2024/04/19] 🚀 正式启动Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目

内容导引

模型简介

本项目推出了基于Meta Llama-3的中文开源大模型Llama-3-Chinese以及Llama-3-Chinese-Instruct。主要特点如下：

📖 使用原版Llama-3词表

• Llama-3相比其前两代显著扩充了词表大小，由32K扩充至128K，并且改为BPE词表
• 初步实验发现Llama-3词表的编码效率与我们扩充词表的中文LLaMA-2相当，效率约为中文LLaMA-2词表的95%（基于维基百科数据上的编码效率测试）
• 结合我们在中文Mixtral上的相关经验及实验结论¹，我们并未对词表进行额外扩充

🚄 长上下文长度由二代4K扩展至8K

• Llama-3将原生上下文窗口长度从4K提升至8K，能够进一步处理更长的上下文信息
• 用户也可通过PI、NTK、YaRN等方法对模型进行长上下文的扩展，以支持更长文本的处理

⚡ 使用分组查询注意力机制

• Llama-3采用了Llama-2中大参数量版本应用的分组查询注意力（GQA）机制，能够进一步提升模型的效率

🗒 全新的指令模板

• Llama-3-Instruct采用了全新的指令模板，与Llama-2-chat不兼容，使用时应遵循官方指令模板（见指令模板）

模型下载

模型选择指引

以下是本项目的模型对比以及建议使用场景。如需聊天交互，请选择Instruct版。

以下是Instruct版本之间的对比，如无明确偏好，请优先使用Instruct-v3版本。

[!NOTE] [1] 中文能力效果来自C-Eval (valid)；英文能力效果来自Open LLM Leaderboard (avg)；长文本能力来自LongBench (avg)；详细效果请参阅💯模型效果一节。 [2] 大模型竞技场效果获取时间：2024/5/30，仅供参考。

下载地址

模型类型说明：

• 完整模型：可直接用于训练和推理，无需其他合并步骤
• LoRA模型：需要与基模型合并并才能转为完整版模型，合并方法：💻 模型合并步骤
  • v1基模型：原版Meta-Llama-3-8B
  • v2基模型：原版Meta-Llama-3-8B-Instruct
• GGUF模型：llama.cpp推出的量化格式，适配ollama等常见推理工具，推荐只需要做推理部署的用户下载；模型名后缀为-im表示使用了importance matrix进行量化，通常具有更低的PPL，建议使用（用法与常规版相同）

[!NOTE] 若无法访问HF，可考虑一些镜像站点（如hf-mirror.com），具体方法请自行查找解决。

推理与部署

本项目中的相关模型主要支持以下量化、推理和部署方式，具体内容请参考对应教程。

模型效果

为了评测相关模型的效果，本项目分别进行了生成效果评测和客观效果评测（NLU类），从不同角度对大模型进行评估。推荐用户在自己关注的任务上进行测试，选择适配相关任务的模型。

生成效果评测

• 本项目仿照Fastchat Chatbot Arena推出了模型在线对战平台，可浏览和评测模型回复质量。对战平台提供了胜率、Elo评分等评测指标，并且可以查看两两模型的对战胜率等结果。⚔️ 模型竞技场：http://llm-arena.ymcui.com
• examples目录中提供了Llama-3-Chinese-8B-Instruct和Chinese-Mixtral-Instruct的输出样例，并通过GPT-4-turbo进行了打分对比，Llama-3-Chinese-8B-Instruct平均得分为8.1、Chinese-Mixtral-Instruct平均得分为7.8。📄 输出样例对比：examples
• 本项目已入驻机器之心SOTA!模型平台，后期将实现在线体验：https://sota.jiqizhixin.com/project/chinese-llama-alpaca-3

客观效果评测

C-Eval

C-Eval是一个全面的中文基础模型评估套件，其中验证集和测试集分别包含1.3K和12.3K个选择题，涵盖52个学科。C-Eval推理代码请参考本项目：📖GitHub Wiki

CMMLU

CMMLU是另一个综合性中文评测数据集，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题，共计11.5K个选择题。CMMLU推理代码请参考本项目：📖GitHub Wiki

MMLU

MMLU是一个用于评测自然语言理解能力的英文评测数据集，是当今用于评测大模型能力的主要数据集之一，其中验证集和测试集分别包含1.5K和14.1K个选择题，涵盖57个学科。MMLU推理代码请参考本项目：📖GitHub Wiki

LongBench

LongBench是一个大模型长文本理解能力的评测基准，由6大类、20个不同的任务组成，多数任务的平均长度在5K-15K之间，共包含约4.75K条测试数据。以下是本项目模型在该中文任务（含代码任务）上的评测效果。LongBench推理代码请参考本项目：📖GitHub Wiki

Open LLM Leaderboard

Open LLM Leaderboard是由HuggingFaceH4团队发起的大模型综合能力评测基准（英文），包含ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA、Winograde、GSM8K等6个单项测试。以下是本项目模型在该榜单上的评测效果。

注：MMLU结果与不同的主要原因是评测脚本不同导致。

量化效果评测

在llama.cpp下，测试了Llama-3-Chinese-8B（基座模型）的量化性能，如下表所示。实测速度相比二代Llama-2-7B略慢。

[!NOTE]

• 模型大小：单位GB
• BPW（Bits-Per-Weight）：单位参数比特，例如Q8_0实际平均精度为8.50
• PPL（困惑度）：以8K上下文测量（原生支持长度），数值越低越好
• PP/TG速度：提供了Apple M3 Max（Metal）的指令处理（PP）和文本生成（TG）速度，单位ms/token，数值越低越快

训练与精调

手动训练与精调

• 使用无标注数据进行预训练：📖预训练脚本Wiki
• 使用有标注数据进行指令精调：📖指令精调脚本Wiki

指令模板

本项目Llama-3-Chinese-Instruct沿用原版Llama-3-Instruct的指令模板。以下是一组对话示例：

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful assistant. 你是一个乐于助人的助手。<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

你好<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

你好！有什么可以帮助你的吗？<|eot_id|>

指令数据

以下是本项目开源的部分指令数据。详情请查看：📚 指令数据

常见问题

请在提交Issue前务必先查看FAQ中是否已存在解决方案。具体问题和解答请参考本项目 📖GitHub Wiki

问题1：为什么没有像一期、二期项目一样做词表扩充？
问题2：会有70B版本发布吗？
问题3：为什么指令模型不叫Alpaca了？
问题4：本仓库模型能否商用？
问题5：为什么不对模型做全量预训练而是用LoRA？
问题6：为什么Llama-3-Chinese对话效果不好？
问题7：为什么指令模型会回复说自己是ChatGPT？
问题8：Instruct模型的v1（原版）和v2有什么区别？

引用

如果您使用了本项目的相关资源，请参考引用本项目的技术报告：https://arxiv.org/abs/2304.08177

@article{chinese-llama-alpaca,
    title={Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca},
    author={Cui, Yiming and Yang, Ziqing and Yao, Xin},
    journal={arXiv preprint arXiv:2304.08177},
    url={https://arxiv.org/abs/2304.08177},
    year={2023}
}

针对是否扩充词表的分析，可参考引用：https://arxiv.org/abs/2403.01851

@article{chinese-mixtral,
      title={Rethinking LLM Language Adaptation: A Case Study on Chinese Mixtral}, 
      author={Cui, Yiming and Yao, Xin},
      journal={arXiv preprint arXiv:2403.01851},
      url={https://arxiv.org/abs/2403.01851},
      year={2024}
}

免责声明

本项目基于由Meta发布的Llama-3模型进行开发，使用过程中请严格遵守Llama-3的开源许可协议。如果涉及使用第三方代码，请务必遵从相关的开源许可协议。模型生成的内容可能会因为计算方法、随机因素以及量化精度损失等影响其准确性，因此，本项目不对模型输出的准确性提供任何保证，也不会对任何因使用相关资源和输出结果产生的损失承担责任。如果将本项目的相关模型用于商业用途，开发者应遵守当地的法律法规，确保模型输出内容的合规性，本项目不对任何由此衍生的产品或服务承担责任。

问题反馈

如有疑问，请在GitHub Issue中提交。礼貌地提出问题，构建和谐的讨论社区。

• 在提交问题之前，请先查看FAQ能否解决问题，同时建议查阅以往的issue是否能解决你的问题。
• 提交问题请使用本项目设置的Issue模板，以帮助快速定位具体问题。
• 重复以及与本项目无关的issue会被stable-bot处理，敬请谅解。