<div align="center"> <h1> 星辰语义大模型-TeleChat </h1> </div> <p align="center"> 🤗 <a href="https://huggingface.co/Tele-AI" target="_blank">Hugging Face</a> • 🤖 <a href="https://modelscope.cn/organization/TeleAI" target="_blank">ModelScope</a> • 🏔 <a href="https://gitee.com/mindspore/mindformers/tree/dev/research/telechat" target="_blank">MindSpore</a> • 🐾 <a href="https://gitee.com/Tele-AI/tele-chat" target="_blank">gitee</a>️ • 💬 <a href="https://github.com/Tele-AI/Telechat/blob/master/images/wechat.jpg" target="_blank">WeChat</a> </p> <p align="center"> <a href="https://arxiv.org/abs/2401.03804" target="_blank"> Tech Report </a> </p>

模型介绍

星辰语义大模型-TeleChat

星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型，其中7B模型基座采用1.5万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练，12B模型基座采用3万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。
我们开源了对话模型TeleChat-1B、TeleChat-7B与TeleChat-12B，以及其huggingface格式的权重文件。此外，我们还开源了7B、12B模型的int8和int4量化版本。
TeleChat-12B在模型结构、训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat-7B均有大幅提升。
- 在模型结构方面，我们使用小规模的模型尝试多种模型结构的组合，选择最优结构。相比TeleChat-7B模型，TeleChat-12B模型采用了词嵌入层与输出层解耦的结构，将词嵌入层和输出lm head层参数分开，有助于增强训练稳定性和收敛性。
- 在训练数据方面，我们收集了覆盖书籍、百科、新闻、政务、法律、医药、专利、论文、数学、代码等诸多方面的大量中英文数据；通过优化数据清洗策略大幅提升数据的文本干净度、观点无偏性、内容有效性、格式规范性。
- 在训练方法方面，我们使用科学数据配比学习与课程学习的方法，使用小参数模型在多种数据配比的数据上拟合，得到对各个数据集难度的先验估计；训练过程中每隔一段时间自动化评估当前模型在所有数据集上的loss，以及在评测集上的生成效果，动态提升较难学习的数据集权重，保证模型在各个数据集上都有较佳的拟合效果。
TeleChat-12B-V2版本使用动态数据配比和课程学习的方法，针对基座模型进行了持续训练增强。其对话模型在通用能力评测上提升5.5%，其中数学能力提升24.6%、翻译能力提升9%、幻觉测试提升10.3%，安全拒识、知识问答、闲聊问答等方面也有不同程度的提升。
TeleChat-1B版本底座基于2万亿Tokens中英文高质量语料进行训练，其对话模型在能力在同尺寸模型中位列前茅。

模型结构

我们采用标准的 Decoder-only 结构设计了 TeleChat 模型，并在模型维度做了如下的一些改进：

位置编码：我们使用 Rotary Embedding 的位置编码方法，该方法将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中，并且具有较好的位置外推性。Rotary Embedding还可以较好地与Flash-Attention v2 配合使用，将模型的训练速度提升约20%。
激活函数：我们使用 SwiGLU 激活函数来替代GELU激活函数 , 为了减少计算量，将ffn_hidden_size设置为小于原始SwiGLU中的4倍隐藏层大小。
层标准化: 基于 RMSNorm 的 Pre-Normalization。
词嵌入层与输出层解耦：我们将TeleChat-12B的词嵌入层和输出lm head层参数分开，有助于增强训练稳定性和收敛性。

	layer_num	hidden_size	ffn_hidden_size	head_num	tie_word_embeddings
1B	16	2048	5460	32	否
7B	30	4096	12288	32	是
12B	38	5120	12288	32	否

我们开源的TeleChat模型：

支持deepspeed微调，开源了基于deepspeed的训练代码，支持Zero并行显存优化，同时集成了FlashAttention2
多轮能力支持。开源了多轮数据构建方式，针对多轮模型训练集成了针对多轮的mask loss训练方式，更好的聚焦多轮答案，提升问答效果。
外推能力提升。开源了8K训练版本模型，采用NTK-aware外推和attention scaling外推方式，可以外推到96K。
具备较好的长文生成能力。在工作总结、工作计划、PPT大纲、申论、招标书、邮件、方案、周报、JD写作等长文写作任务上表现较好。

本次发布版本和下载链接见下表

模型版本	下载链接
1B-FP16	TeleChat-1B-FP16
7B-FP16	TeleChat-7B-FP16
7B-int8	TeleChat-7B-int8
7B-int4	TeleChat-7B-int4
12B-FP16	TeleChat-12B-FP16
12B-int8	TeleChat-12B-int8
12B-int4	TeleChat-12B-int4
12B-V2-FP16	TeleChat-12B-V2-FP16

数据开源

数据介绍

TeleChat-PTD 是由电信星辰大模型TeleChat预训练语料中抽取出的的综合性大规模中文数据集。数据主要来源于网页、书籍、官方媒体等。我们使用规则+模型的方式进行了相关的过滤，并对数据进行了相似性去重，尽可能地提取出高质量地数据。

TeleChat-PTD 数据集大约公开了2.7亿条数据，数据由纯中文文本构成，原始大小约1TB,压缩后480G，共189个文件。数据集中已经去除了其它冗余信息。

数据格式

数据为jsonl格式，仅有一个字段data

data: 单条处理后的预训练数据

数据清洗

数据清洗的工作流程主要是：规则筛选和清洗、去重、高质量数据筛选、数据安全处理这四个步骤。

规则筛选主要是一些通用的规则和启发式规则，例如对字数长度的筛选等等;
去重主要使用相似度去重来将过于相似重复的数据删除;
高质量筛选主要使用了BERT、GPT2等模型对数据进行打分筛选出高质量数据;
数据清洗主要是针对不良数据进行了识别和去除;

数据下载

huggingface下载地址：数据下载

天翼云盘下载地址：数据下载（访问码：pkg8）

效果评测

TeleChat模型相比同规模模型在评测效果方面也有较好的表现，我们的评测集涵盖了包括MMLU、C-Eval、GAOKAO、AGIEval、CMMLU、 GSM8K、MATH、HumanEval、CHID等数据集，评测能力包括了自然语言理解、知识、数学计算和推理、代码生成等

评测集介绍

通用能力

MMLU 数据集是一个全面的英文评测数据集，涵盖了 57 个学科，包括人文学科、社会科学、自然科学、初等数学、美国历史、计算机科学、法律等等。
CEVAL 数据集是一个全面的中文评估测试集，包括初中、高中、大学和专业难度级别的多项选择题，涵盖了 52 个不同的学科领域。
CMMLU 数据集同样是一个全面的中文评估测试集，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。
AGIEval 数据集是一个专门为评估基础模型在难度较高的标准化考试（如大学入学考试、法学院入学考试、数学竞赛和律师资格考试）的语境中而设计的基准测试，包括中文试题和英文试题。
GAOKAO 数据集是一个基于中国高考题构建的语言模型能力测试集，包括 1781 道客观题和 1030 道主观题。我们只保留了客观题的评测结果。

推理和代码能力

GSM8K 数据集包含了8.5K高质量的小学数学题，能够评估语言模型在数学推理能力上的表现，我们利用官方的评测方案在test集上进行了4-shot测试。
MATH 数据集包含了12.5K具有挑战性的高中数学竞赛题，难度较大，对语言模型的推理能力要求较高，基于官方的评测方案，我们在test集上进行了4-shot测试。
HumanEval 数据集是一个由openai提供的代码能力测试数据集，它由 164 个编程问题组成，要求根据给定的问题和代码模板，生成正确的代码片段，我们利用官方评测方案在test集上进行了zero-shot测试。