license: apache-2.0 datasets:

• tiiuae/falcon-refinedweb
• bigcode/starcoderdata
• togethercomputer/RedPajama-Data-1T library_name: transformers

OpenLLaMA：LLaMA的开源复现项目

摘要：我们发布OpenLLaMA的公开预览版，这是一个基于宽松许可协议的开源项目，旨在复现Meta AI的LLaMA模型。我们发布了基于不同数据组合训练的3B、7B和13B系列模型。本项目的模型权重可直接替代现有实现中的LLaMA权重。

本仓库展示了基于宽松许可协议对Meta AI LLaMA大语言模型的开源复现。我们发布了基于1万亿token训练的3B、7B和13B系列模型，提供预训练OpenLLaMA模型的PyTorch和JAX权重，以及评估结果与原版LLaMA的对比。v2模型性能优于采用不同数据组合训练的旧版v1模型。更多细节请访问OpenLLaMA项目主页。

权重发布、许可与使用

我们提供两种格式的权重：适用于EasyLM框架的EasyLM格式，以及适用于Hugging Face transformers库的PyTorch格式。训练框架EasyLM和检查点权重均采用宽松的Apache 2.0许可协议。

通过Hugging Face Transformers加载权重

预览版检查点可直接从Hugging Face Hub加载。请注意目前建议避免使用Hugging Face快速分词器，因我们观察到自动转换的快速分词器有时会出现错误分词。可通过直接使用LlamaTokenizer类，或为AutoTokenizer类传入use_fast=False参数实现。使用示例如下：

import torch
from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

## v2模型
model_path = 'openlm-research/open_llama_7b_v2'

## v1模型
# model_path = 'openlm-research/open_llama_3b'
# model_path = 'openlm-research/open_llama_7b'
# model_path = 'openlm-research/open_llama_13b'

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto',
)

prompt = 'Q: What is the largest animal?\nA:'
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids

generation_output = model.generate(
    input_ids=input_ids, max_new_tokens=32
)
print(tokenizer.decode(generation_output[0]))

高级用法请参考transformers LLaMA文档。

使用LM-Eval-Harness评估

可通过lm-eval-harness评估模型。但鉴于上述分词器问题，需禁用快速分词器以获得正确结果。如下所示传入use_fast=False参数：

tokenizer = self.AUTO_TOKENIZER_CLASS.from_pretrained(
    pretrained if tokenizer is None else tokenizer,
    revision=revision + ("/" + subfolder if subfolder is not None else ""),
    use_fast=False
)

通过EasyLM加载权重

在EasyLM框架中使用权重请参考EasyLM的LLaMA文档。请注意与原始LLaMA不同，OpenLLaMA的分词器和权重均为全新训练，因此无需获取原始LLaMA的分词器和权重。

数据集与训练

v1模型基于RedPajama数据集训练。v2模型采用Falcon refined-web数据集、StarCoder数据集及RedPajama中的维基百科、arXiv、书籍和StackExchange部分数据的混合训练。我们完全遵循原始LLaMA论文的预处理步骤和训练超参数，包括模型架构、上下文长度、训练步数、学习率调度和优化器。唯一区别在于数据集：OpenLLaMA使用开放数据集而非原始LLaMA的专有数据。

我们使用基于JAX的训练管线EasyLM在云TPU-v4上训练模型，结合常规数据并行和全分片数据并行（ZeRO阶段3）来平衡训练吞吐量和内存使用。7B模型的整体吞吐量超过2200 token/秒/TPU-v4芯片。

评估

我们使用lm-evaluation-harness在多任务上评估OpenLLaMA。LLaMA结果通过相同评估指标运行原始模型获得。需注意我们的LLaMA结果与原始论文略有差异，这可能是评估协议不同所致，类似差异见该issue。同时列出EleutherAI基于Pile数据集训练的6B参数模型GPT-J的结果。

原始LLaMA训练1万亿token，GPT-J训练5000亿token。评估结果如下表所示。OpenLLaMA在多数任务上表现与原始LLaMA和GPT-J相当，部分任务更优。

（此处保留原表格内容，仅翻译表头）

我们移除了CB和WSC任务，因模型在这两个任务上表现异常高，推测可能是训练数据存在基准污染。

联系方式

欢迎社区反馈。如有疑问请提交issue或联系我们。

OpenLLaMA由伯克利AI研究所的Xinyang Geng*与Hao Liu*开发。 *同等贡献

致谢

感谢Google TPU研究云计划提供部分计算资源。特别感谢TPU研究云的Jonathan Caton协助协调资源，Google Cloud团队的Rafi Witten和Google JAX团队的James Bradbury优化训练吞吐量。同时感谢Charlie Snell、Gautier Izacard、Eric Wallace、Lianmin Zheng及社区用户的讨论与反馈。

OpenLLaMA 13B v1模型与Stability AI合作训练，感谢其提供的计算资源。特别感谢David Ha和Shivanshu Purohit的协调与工程支持。

引用

若OpenLLaMA对您的研究或应用有帮助，请引用以下BibTeX：

@software{openlm2023openllama,
  author = {Geng, Xinyang and Liu, Hao},
  title = {OpenLLaMA: An Open Reproduction of LLaMA},
  month = May,
  year = 2023,
  url = {https://github.com/openlm-research/open_llama}
}

@software{together2023redpajama,
  author = {Together Computer},
  title = {RedPajama-Data: An Open Source Recipe to Reproduce LLaMA training dataset},
  month = April,
  year = 2023,
  url = {https://github.com/togethercomputer/RedPajama-Data}
}

@article{touvron2023llama,
  title={Llama: Open and efficient foundation language models},
  author={Touvron, Hugo and Lavril, Thibaut and Izacard, Gaut