开源大模型Falcon（猎鹰） 180B发布 1800亿参数

  世界最强开源大模型 Falcon 180B 忽然火爆全网，1800亿参数，Falcon 在 3.5 万亿 token 完成训练，性能碾压 Llama 2，登顶 Hugging Face 排行榜。  

今年 5 月，TII（阿联酋阿布扎比技术创新研究所）推出了号称是 “史上最强的开源大语言模型”——Falcon（猎鹰）。虽然 Falcon 的参数比 LLaMA 小，但性能却更加强大。

此前，Falcon 已经推出了三种模型大小，分别是1.3B、7.5B、40B。据介绍，Falcon 180B 是 40B 的升级版本， Falcon 180B 的规模是 Llama 2 的 2.5 倍，且可免费商用。 Falcon 180B 在 Hugging Face 开源大模型榜单上被认为是当前评分最高的开放式大模型，其评分68.74，Meta 的 LlaMA 2 以 1.39 的分数差距排名第二 。

据官方介绍，Falcon 180B 是当前最好的开源大模型。 其在 MMLU 上 的表现超过了 Llama 2 70B 和 OpenAI 的 GPT-3.5。在 HellaSwag、LAMBADA、WebQuestions、Winogrande、PIQA、ARC、BoolQ、CB、COPA、RTE、WiC、WSC 及 ReCoRD 上与谷歌的 PaLM 2-Large 不相上下。

目前大家可以通过以下地址进行Demo 体验：https://hf.co/spaces/HuggingFaceH4/falcon-chat

硬件要求

	类型	种类	最低要求	配置示例
Falcon 180B	Training	Full fine-tuning	5120GB	8x 8x A100 80GB
Falcon 180B	Training	LoRA with ZeRO-3	1280GB	2x 8x A100 80GB
Falcon 180B	Training	QLoRA	160GB	2x A100 80GB
Falcon 180B	Inference	BF16/FP16	640GB	8x A100 80GB
Falcon 180B	Inference	GPTQ/int4	320GB	8x A100 40GB

Prompt 格式

其基础模型没有 Prompt 格式，因为它并不是一个对话型大模型也不是通过指令进行的训练，所以它并不会以对话形式回应。预训练模型是微调的绝佳平台，但或许你不该直接使用。其对话模型则设有一个简单的对话模式。

 

System: Add an optional system prompt here
User: This is the user input
Falcon: This is what the model generates
User: This might be a second turn input
Falcon: and so on

 

Transformers

从 Transfomers 4.33 开始，可以在 Hugging Face 上使用 Falcon 180B 并且使用 HF 生态里的所有工具。但是前提是请确保你已经登录了自己的 Hugging Face 账号，并安装了最新版本的 transformers:

 

pip install --upgrade transformers
huggingface-cli login

bfloat16 以下是如何在 bfloat16 中使用基础模型的方法。Falcon 180B 是一个大型模型，所以请注意它的硬件要求（硬件要求如上所示）。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import transformers
import torch

model_id = "tiiuae/falcon-180B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

prompt = "My name is Pedro, I live in"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

output = model.generate(
    input_ids=inputs["input_ids"],
    attention_mask=inputs["attention_mask"],
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
    max_new_tokens=50,
)
output = output[0].to("cpu")
print(tokenizer.decode(output)

 

这可能会产生如下输出结果:

 

My name is Pedro, I live in Portugal and I am 25 years old. I am a graphic designer, but I am also passionate about photography and video.
I love to travel and I am always looking for new adventures. I love to meet new people and explore new places.

使用 8 位和 4 位的 bitsandbytes Falcon 180B 的 8 位和 4 位量化版本在评估方面与 bfloat16 几乎没有差别！这对推理来说是个好消息，因为你可以放心地使用量化版本来降低硬件要求。请记住，在 8 位版本进行推理要比 4 位版本快得多。要使用量化，你需要安装 “bitsandbytes” 库，并在加载模型时启用相应的标志:

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    **load_in_8bit=True,**
    device_map="auto",
)

对话模型 如上所述，为跟踪对话而微调的模型版本使用了非常直接的训练模板。我们必须遵循同样的模式才能运行聊天式推理。作为参考，你可以看看聊天演示中的 format_prompt 函数:

def format_prompt(message, history, system_prompt):
    prompt = ""
    if system_prompt:
        prompt += f"System: {system_prompt}
"
    for user_prompt, bot_response in history:
        prompt += f"User: {user_prompt}
"
        prompt += f"Falcon: {bot_response}
"
        prompt += f"User: {message}
Falcon:"
    return prompt

如你所见，用户的交互和模型的回应前面都有 User: 和 Falcon: 分隔符。我们将它们连接在一起，形成一个包含整个对话历史的提示。这样就可以提供一个系统提示来调整生成风格。