Datawhale AI夏令营第四期大模型应用开发-Task01

首先了解一些背景知识。

一、什么是大模型

语言模型发展历史

• 语言模型：为了对人类语言的内在规律进行建模，研究者们提出使用语言模型（language model）来准确预测词序列中 下一个词 或者 缺失的词 的概率。

• 统计语言模型：使用马儿可夫假设，假设当前词与之前的词产生联系。

  中文中，建立n元语言模型，n元作为最小的语义单元进行建模

• 神经语言模型

  • 上下文

• 统计语言模型（Statistical Language Model, SLM）：使用马尔可夫假设（Markov Assumption）来建模语言序列的 𝑛 元（𝑛-gram）语言模型

• 神经语言模型（Neural Language Model, NLM）：基于神经网络构建语言模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN），并学习上下文相关的词表示（即分布式词向量），也被称为词嵌入（Word Embedding）。代表性工作：word2vec

• 预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM）：使用大量的无标注数据预训练双向 LSTM（Bidirectional LSTM, biLSTM）或者Transformer，然后在下游任务上进行微调（Fine-Tuning）。代表性工作：ELMo、BERT、GPT-1/2

  • 双向lstm是在RNN基础上进行改进的模型
  • Transformer，使用多层自注意力结构的模型
  • 无标注数据：数据没有任何人标注，数据自监督的方式进行学习-
  • 形成了预训练微调的范式

• 大语言模型（Large Language Model, LLM）：基于“扩展法则”（Scaling Law），即通过增加模型参数或训练数据，可以提升下游任务的性能，同时具有小模型不具有的“涌现能力”（Emergent Abilities）。代表性工作：GPT-3、ChatGPT、Claude、Llama

二、大模型是怎么构建的（三个阶段）

大模型的构建过程可以分为预训练（Pretraining）、有监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）、基于人类反馈的强化学习对齐（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）三个阶段。

1.预训练（Pretraining）

• 使用海量的数据进行模型参数的初始学习，旨在为模型参数寻找到一个优质的“起点”。

(1)预训练技术的发展

​ 这一概念最初在计算机视觉领域萌芽，通过在ImageNet（一个大型图像数据集）上的训练，为模型参数奠定了坚实的基础。

​ 后来在自然语言处理（NLP）领域使用，word2vec开创先河，利用未标注文本构建词嵌入模型；ELMo、BERT及GPT-1则进一步推动了**“预训练-微调”范式**的普及。

​ 起初，只用于解决特定类别的下游任务；例如文本分类、序列标注、序列到序列生成等传统NLP任务。

​ 之后，GPT-2——通过大规模文本数据预训练：打造能够应对广泛任务的通用解决方案，并在GPT-3中将这一理念扩展至前所未有的超大规模。

• 在BERT等早期预训练模型中，模型架构和训练任务呈现出多样化特征。然而，随着GPT系列模型的兴起，“解码器架构+预测下一个词”的策略证明了其卓越效能，成为了当前主流的大模型技术路线。

(2)预训练的过程

搜集和清洗文本数据

​ 首要任务是搜集和清洗海量的文本数据，确保剔除潜在的有害内容。获取高质、多元的数据集，并对其进行严谨的预处理。

​ 鉴于模型的知识库几乎完全源自训练数据，数据的质量与多样性对模型性能至关重要。这是打造高性能语言模型的关键步骤。

​ 当前，多数开源模型的预训练均基于数T的token。

​ 除了对数据量的苛刻要求，预训练阶段对计算资源的需求也极为庞大。以Llama-1的65B参数模型为例，其在2,048块A100 80GB GPU集群上进行了接近三周的训练。

训练及细节

• 此外，预训练过程中还涉及诸多细节，诸如数据配比、学习率调度、模型行为监测等，这些往往缺乏公开的最佳实践指导，需要研发团队具备深厚的训练经验与故障排查能力，以规避训练过程中的回溯与重复迭代，节约计算资源，提高训练效率。

​ 总体而言，预训练不仅是一项技术挑战，更是一场对数据质量、算力投入与研发智慧的综合考验。

2.有监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）或**指令微调(instruction tuning)

预训练模型能力限制

• 大规模预训练后，模型已经具备较强的模型能力，能够编码丰富的世界知识，但是由于预训练任务形式所限，

• 这些模型更擅长于文本补全，并不适合直接解决具体的任务。

  尽管引入了诸如上下文学习（In-Context Learning, ICL）等提示学习策略以增强模型的适应性，但模型本身在下游任务解决上的能力仍受限。为了克服这一局限，预训练后的大型语言模型往往需经历微调过程，以提升其在特定任务中的表现。

  目前来说，比较广泛使用的微调技术是“有监督微调”（也叫做指令微调，Instruction Tuning）：该方法利用成对的任务输入与预期输出数据，训练模型学会以问答的形式解答问题，从而解锁其任务解决潜能。

  经过指令微调后，大语言模型能够展现出较强的指令遵循能力，可以通过零样本学习的方式解决多种下游任务。

  指令微调更多地扮演着催化剂的角色，激活模型内在的潜在能力，而非单纯地灌输信息。**

SFT的优点

相较于预训练所需的海量数据，指令微调所需数据量显著减少，从几十万到上百万条不等的数据，均可有效激发模型的通用任务解决能力，甚至有研究表明，少量高质量的指令数据（数千至数万条）亦能实现令人满意的微调效果。这不仅降低了对计算资源的依赖，也提升了微调的灵活性与效率。

3.基于人类反馈的强化学习对齐

除了提升任务的解决能力外，大语言模型与**人类期望、需求及价值观的对齐（Alignment）**至关重要，这对于大模型的应用具有重要的意义。

InstructGPT论文提出

InstructGPT论文解读 - 知乎 (zhihu.com)OpenAI在 2022 年初发布

​ 详尽阐述了如何实现语言模型与人类对齐。论文提出了基于人类反馈的强化学习对齐（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF），通过指令微调后的强化学习，提升模型的人类对齐度。RLHF的核心在于构建一个反映人类价值观的奖励模型（Reward Model）。这一模型的训练依赖于专家对模型多种输出的偏好排序，通过偏好数据训练出的奖励模型能够有效评判模型输出的质量。

其他简化方法

​ 目前还有很多工作试图去除复杂的强化学习算法，或其他使用 SFT 方式来达到与 RLHF 相似的效果，从而简化模型的对齐过程。

• 直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO），它通过与有监督微调相似的复杂度实现模型与人类对齐，是一种典型的不需要强化学习的对齐算法。相比RLHF，DPO不再需要在训练过程中针对大模型进行采样，同时超参数的选择更加容易。

最后，我们以开源大模型Llama-2-Chat为例，简要介绍一下其训练过程。

​ 整个过程起始于利用公开数据进行预训练，获得Llama-2。在此之后，通过有监督微调创建了Llama-2-Chat的初始版本。随后，使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法来迭代地改进模型，具体包括拒绝采样（Rejection Sampling）和近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）。在RLHF阶段，人类偏好数据也在并行迭代，以保持奖励模型的更新。

三、开源大模型和闭源大模型

​ 根据上面的学习，我们不难发现，构建大模型不仅需要海量的数据，更依赖于强大的计算能力，以确保模型能够快速迭代和优化，从而达到预期的性能水平。鉴于此，全球范围内能够独立承担起如此庞大计算成本的机构屈指可数。这些机构可以分为以下两大阵营：

• 一是选择将模型开源的组织，他们秉持着促进学术交流和技术创新的理念，让全球的研究者和开发者都能受益于这些模型。通过开放模型的代码和数据集，他们加速了整个AI社区的发展，促进了创新和技术的民主化。这一阵营的代表有Meta AI、浪潮信息等。

• 另一类则是保持模型闭源的公司，它们通常将模型作为核心竞争力，用于提供专有服务或产品，以维持商业优势。闭源模型通常伴随着专有技术和服务，企业可以通过API等方式提供给客户使用，而不直接公开模型的细节或代码。这种模式有助于保障公司的商业利益，同时也为用户提供了稳定和安全的服务。这一阵营的代表有OpenAI、百度等。

  无论是开源还是闭源，这些大模型都在推动人工智能领域向前发展，对于推动大语言模型技术的渐进式发展起到了至关重要的作用。

接下来，我们以浪潮信息为例，简要介绍下浪潮信息源大模型开源体系。

四、源大模型开源体系(浪潮信息)

截止到目前，浪潮信息已经发布了三个大模型：源1.0 ，源2.0 和 源2.0-M32，其中 源1.0 开放了模型API、高质量中文数据集和代码，源2.0 和 源2.0-M32 采用全面开源策略，全系列模型参数和代码均可免费下载使用。

2021年9月，源1.0大模型发布，它采用76层的Transformer Decoder结构，使用5T数据训练，拥有2457亿参数量，超越OpenAI研发的GPT-3，成为全球最大规模的AI巨量模型，表现出了出色的中文理解与创作能力。

• 项目链接: https://github.com/Shawn-IEITSystems/Yuan-1.0
• 官方报道: https://mp.weixin.qq.com/s/6CH0I4eOLzj3YDZyIxdeEQ
• 论文链接: https://arxiv.org/abs/2110.04725

2023年11月，源2.0大模型发布，它使用10T数据训练，包括1026亿、518亿、21亿 三款参数规模，在数理逻辑、代码生成等方面表现出色。

在算法方面，与传统Attention对输入的所有文字一视同仁不同，

局部注意力过滤增强机制（Localized Filtering-based Attention, LFA）

源2.0提出，它假设自然语言相邻词之间有更强的语义关联，因此针对局部依赖进行了建模，最后使得模型精度提高3.53%。

• 项目链接: https://github.com/IEIT-Yuan/Yuan-2.0
• 官方报道: https://mp.weixin.qq.com/s/rjnsUS83TT7aEN3r2i0IPQ
• 论文链接: https://arxiv.org/abs/2311.15786

2024年5月，源2.0-M32发布，它是一个混合专家（Mixture of Experts, MoE）大模型，使用2000B Tokens训练，包含400亿参数，37亿激活参数

源2.0-M32 包含32个专家，基于LFA+Attention Router的MoE模型结构。

源2.0-M32 在数理逻辑、代码生成、知识等方面精度对标Llama3-70B，推理算力降至1/19。

• 项目链接: https://github.com/IEIT-Yuan/Yuan2.0-M32
• 官方报道: https://mp.weixin.qq.com/s/WEVyYq9BkTTlO6EAfiCf6w
• 论文链接: https://arxiv.org/abs/2405.17976

本次学习，我们将以 源2.0-2B 模型为例，带领大家一起体验源大模型，欢迎大家来给项目点点 star 哦！

五、大模型时代挖掘模型能力的开发范式

​ 进入大模型时代，人工智能领域的边界正以前所未有的速度扩展，而如何充分挖掘大模型的内在潜能，成为了应用开发者面前的一道关键课题。

​ 在这一背景下，不同的应用场景催生了多样化的应用开发策略，这些策略不仅展现了大模型应用开发的丰富可能性，也预示着未来AI技术在各行业落地的广阔前景。

有手就行的Prompt工程

Prompt工程（Prompt Engineering）是指通过精心构造提示（Prompt），直接调教大模型，解决实际问题。

为了更充分地挖掘大模型的潜能，出现了以下两种技术：

LCT和CoT

• 上下文学习（In-Context Learning, ICL）：将任务说明及示例融入提示文本之中，利用模型自身的归纳能力，无需额外训练即可完成新任务的学习。
• 思维链提示（Chain-of-Thought, CoT）：引入连贯的逻辑推理链条至提示信息内，显著增强了模型处理复杂问题时的解析深度与广度。

Embedding辅助给LLM外接大脑大模型基础：Embedding - 知乎 (zhihu.com)

​ 尽管大模型具有非常出色的能力，然而在实际应用场景中，仍然会出现大模型无法满足我们需求的情况，主要有以下几方面原因：

• 知识局限性：大模型的知识来源于训练数据，而这些数据主要来自于互联网上已经公开的资源，对于一些实时性的或者非公开的，由于大模型没有获取到相关数据，这部分知识也就无法被掌握。
• 数据安全性：为了使得大模型能够具备相应的知识，就需要将数据纳入到训练集进行训练。然而，对于企业来说，数据的安全性至关重要，任何形式的数据泄露都可能对企业构成致命的威胁。
• 大模型幻觉：由于大模型是基于概率统计进行构建的，其输出本质上是一系列数值运算。因此，有时会出现模型“一本正经地胡说八道”的情况，尤其是在大模型不具备的知识或不擅长的场景中。

因此，将知识提前转成Embedding向量，存入知识库，然后通过检索将知识作为背景信息，这样就相当于给LLM外接大脑，使大模型能够运用这些外部知识，生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉的出现。

参数高效微调Parameter-efficient Fine-tuning，轻量化微调Lightweight Fine-tuning

在实际应用场景中，大模型还会经常出现以下问题：

• 大模型在当前任务上能力不佳，如果提升其能力？
• 另外，怎么使大模型学习其本身不具备的能力呢？

这些问题的答案是模型微调。

模型微调也被称为指令微调（Instruction Tuning）或者有监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT），首先需要构建指令训练数据，然后通过有监督的方式对大模型的参数进行微调。经过模型微调后，大模型能够更好地遵循和执行人类指令，进而完成下游任务。

然而，由于大模型的参数量巨大， 进行全量参数微调需要消耗非常多的算力。为了解决这一问题，研究者提出了参数高效微调（Parameter-efficient Fine-tuning），也称为轻量化微调 （Lightweight Fine-tuning），这些方法通过训练极少的模型参数，同时保证微调后的模型表现可以与全量微调相媲美。

六、大模型应用开发 必知必会

通常，一个完整的大模型应用包含一个客户端和一个服务端。

客户端接收到用户请求后，将请求输入到服务端，服务端经过计算得到输出后，返回给客户端回复用户的请求。

客户端

在大模型应用中，客户端需要接受用户请求，并且能将回复返回给用户。

目前，客户端通常使用 Gradio 和 Streamlit 进行开发。

Gradio 基本概念

https://datawhaler.feishu.cn/sync/C8BfdAPevsOWctbpowocZYOGnmb

Streamlit 基础概念

https://datawhaler.feishu.cn/sync/AylRdptJis6baEbW2f9cW17snVh

服务端

在大模型应用中，服务端需要与大模型进行交互，大模型接受到用户请求后，经过复杂的计算，得到模型输出。

目前，服务端主要有以下两种方式：

直接调用大模型API

• 直接调用大模型API：将请求直接发送给相应的服务商，如openai，讯飞星火等，等待API返回大模型回复

• ✔️ 优点：

• 1. 便捷性： 不需要关心模型的维护和更新，服务商通常会负责这些工作。
  2. 资源效率： 避免了本地硬件投资和维护成本，按需付费，灵活调整成本支出。
  3. 稳定性与安全性： 专业团队管理，可能提供更好的系统稳定性和数据安全性措施。
  4. 扩展性： API服务易于集成到现有的应用和服务中，支持高并发请求。

• ✖️ 缺点：

• 1. 网络延迟： 需要稳定的网络连接，可能会受到网络延迟的影响。
  2. 数据隐私： 数据需要传输到服务商的服务器，可能涉及数据安全和隐私问题。
  3. 成本控制： 高频次或大量数据的调用可能会导致较高的费用。
  4. 依赖性： 受制于服务商的政策变化，如价格调整、服务条款变更等。

**大模型本地部署

• 大模型本地部署**：在本地GPU或者CPU上，下载模型文件，并基于推理框架进行部署大模型**

  • ✔️ 优点：

  • 1. 数据主权： 数据完全在本地处理，对于敏感数据处理更为安全。
    2. 性能可控： 可以根据需求优化配置，减少网络延迟，提高响应速度。
    3. 成本固定： 初始投入后，长期运行成本相对固定，避免了按使用量付费的不确定性。
    4. 定制化： 更容易针对特定需求进行模型微调或扩展。

  • ✖️ 缺点：

  • 1. 硬件投资： 需要强大的计算资源，如高性能GPU，初期投资成本较高。
    2. 运维复杂： 需要自行管理模型的更新、维护和故障排查。
    3. 技术门槛： 对于非专业团队而言，模型的部署和优化可能较为复杂。
    4. 资源利用率： 在低负载情况下，本地硬件资源可能无法充分利用。

综上，选择哪种方式取决于具体的应用场景、数据敏感性、预算以及对延迟和性能的需求。

来精读一下baseline

1. 完整baseline代码

# 导入所需的库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import streamlit as st

# 创建一个标题和一个副标题
st.title("💬 Yuan2.0 智能编程助手")

# 源大模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('IEITYuan/Yuan2-2B-Mars-hf', cache_dir='./')
# model_dir = snapshot_download('IEITYuan/Yuan2-2B-July-hf', cache_dir='./')

# 定义模型路径
path = './IEITYuan/Yuan2-2B-Mars-hf'
# path = './IEITYuan/Yuan2-2B-July-hf'

# 定义模型数据类型
torch_dtype = torch.bfloat16 # A10
# torch_dtype = torch.float16 # P100

# 定义一个函数，用于获取模型和tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():
    print("Creat tokenizer...")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path, add_eos_token=False, add_bos_token=False, eos_token='<eod>')
    tokenizer.add_tokens(['<sep>', '<pad>', '<mask>', '<predict>', '<FIM_SUFFIX>', '<FIM_PREFIX>', '<FIM_MIDDLE>','<commit_before>','<commit_msg>','<commit_after>','<jupyter_start>','<jupyter_text>','<jupyter_code>','<jupyter_output>','<empty_output>'], special_tokens=True)

    print("Creat model...")
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, torch_dtype=torch_dtype, trust_remote_code=True).cuda()

    print("Done.")
    return tokenizer, model

# 加载model和tokenizer
tokenizer, model = get_model()

# 初次运行时，session_state中没有"messages"，需要创建一个空列表
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = []

# 每次对话时，都需要遍历session_state中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:
    st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])

# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():
    # 将用户的输入添加到session_state中的messages列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    # 在聊天界面上显示用户的输入
    st.chat_message("user").write(prompt)

    # 调用模型
    prompt = "<n>".join(msg["content"] for msg in st.session_state.messages) + "<sep>" # 拼接对话历史
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")["input_ids"].cuda()
    outputs = model.generate(inputs, do_sample=False, max_length=1024) # 设置解码方式和最大生成长度
    output = tokenizer.decode(outputs[0])
    response = output.split("<sep>")[-1].replace("<eod>", '')

    # 将模型的输出添加到session_state中的messages列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})

    # 在聊天界面上显示模型的输出
    st.chat_message("assistant").write(response)

1. baseline方案设计

2.1 概要设计

baseline基于源大模型的编程能力来解决用户的问题，主要包含一个Streamlit开发的客户端，以及一个部署好浪潮源大模型的服务端。客户端接收到用户请求后，首先进行交互历史拼接，然后输入到服务端的浪潮源大模型，得到模型输出结果后，返回给客户端，用于回复用户的问题。

暂时无法在飞书文档外展示此内容

2.2 详细设计

暂时无法在飞书文档外展示此内容

1. 导入库：
   1. 导入所需要的依赖，包括 transformers，torch 和 streamlit。其中torch 魔搭本身已经安装，transformers 和 streamlit在第二步也安装完毕。
2. 模型下载：

Yuan2-2B-Mars支持通过多个平台进行下载，包括魔搭、HuggingFace、OpenXlab、百度网盘、WiseModel等。因为我们的机器就在魔搭，所以这里我们直接选择通过魔搭进行下载。模型在魔搭平台的地址为 IEITYuan/Yuan2-2B-Mars-hf。

模型下载使用的是 modelscope 中的 snapshot_download 函数，第一个参数为模型名称 IEITYuan/Yuan2-2B-Mars-hf，第二个参数 cache_dir 为模型保存路径，这里.表示当前路径。

模型大小约为4.1G，由于是从魔搭直接进行下载，速度会非常快。下载完成后，会在当前目录增加一个名为 IEITYuan 的文件夹，其中 Yuan2-2B-Mars-hf 里面保存着我们下载好的源大模型。

1. 模型加载：

使用 transformers 中的 from_pretrained 函数来加载下载好的模型和tokenizer，并通过 .cuda() 将模型放置在GPU上。另外，这里额外使用了 streamlit 提供的一个装饰器 @st.cache_resource ，它可以用于缓存加载好的模型和tokenizer。

1. 读取用户输入：

使用 streamlit 提供的 chat_input() 来获取用户输入，同时将其保存到对话历史里，并通过st.chat_message("user").write(prompt) 在聊天界面上进行显示。

1. 对话历史拼接：

对于 Yuan2-2B-Mars 模型来说，输入需要在末尾添加 ，模型输出到 结束。如果输入是多轮对话历史，需要使用 进行拼接，并且在末尾添加。

1. 模型调用：

输入的prompt需要先经tokenizer切分成token，并转成对应的id，并通过 .cuda() 将输入也放置在GPU上。然后调用 model.generate() 生成输出的id，并通过 tokenizer.decode() 将id转成对应的字符串。最后从字符串中提取模型生成的内容（即 之后的字符串），并删除末尾的 ，得到最终的回复内容。

1. 显示模型输出：
   1. 得到回复内容后，将其保存到对话历史里，并通过st.chat_message("assistant").write(response) 在聊天界面上进行显示。

尝试替换其他Yuan大****模型！

https://datawhaler.feishu.cn/sync/UG0ydiJi9sSFkub60HmcuQTJn9f