GitHub - kwai/KwaiYii (original) (raw)
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。
