WizardLM

WizardLM：赋能大型预训练语言模型以执行复杂指令

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非官方视频介绍

感谢热心朋友们，他们的视频介绍更加生动有趣。

新闻

🔥🔥🔥[2024/01/04] 我们发布了基于 deepseek-coder-33b-base 训练的 WizardCoder-33B-V1.1，这是 EvalPlus 排行榜上的最先进的开源代码 LLM，在 HumanEval 上达到 79.9 pass@1，在 HumanEval-Plus 上达到 73.2 pass@1，在 MBPP 上达到 78.9 pass@1，在 MBPP-Plus 上达到 66.9 pass@1。WizardCoder-33B-V1.1 在 HumanEval 和 HumanEval-Plus pass@1 上优于 ChatGPT 3.5、Gemini Pro 和 DeepSeek-Coder-33B-instruct。WizardCoder-33B-V1.1 在 MBPP 和 MBPP-Plus pass@1 上与 ChatGPT 3.5 相当，并超越了 Gemini Pro。
[2023/08/26] 我们发布了 WizardCoder-Python-34B-V1.0，它在 HumanEval 基准测试上达到了 73.2 pass@1，超越了 GPT4 (2023/03/15)、ChatGPT-3.5 和 Claude2。更多详情请参考 WizardCoder。
[2023/06/16] 我们发布了 WizardCoder-15B-V1.0，它在 HumanEval 基准测试上超越了 Claude-Plus (+6.8)、Bard (+15.3) 和 InstructCodeT5+ (+22.3)。更多详情请参考 WizardCoder。 | 模型 | 检查点 | 论文 | HumanEval | HumanEval+ | MBPP | MBPP+ | | ----- |------| ---- |------|-------| ----- | ----- | | GPT-4-Turbo (2023年11月) | - | - | 85.4 | 81.7 | 83.0 | 70.7 | | GPT-4 (2023年5月) | - | - | 88.4 | 76.8 | - | - | | GPT-3.5-Turbo (2023年11月) | - | - | 72.6 | 65.9 | 81.7 | 69.4 | | Gemini Pro | - | - | 63.4 | 55.5 | 72.9 | 57.9 | | DeepSeek-Coder-33B-instruct | - | - | 78.7 | 72.6 | 78.7 | 66.7 | | WizardCoder-33B-V1.1 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-33B-V1.1" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2306.08568" target="_blank">[WizardCoder]</a> | 79.9 | 73.2 | 78.9 | 66.9 | | WizardCoder-Python-34B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-Python-34B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2306.08568" target="_blank">[WizardCoder]</a> | 73.2 | 64.6 | 73.2 | 59.9 | | WizardCoder-15B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-15B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2306.08568" target="_blank">[WizardCoder]</a> | 59.8 | 52.4 | -- | -- | | WizardCoder-Python-13B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-Python-13B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2306.08568" target="_blank">[WizardCoder]</a> | 64.0 | -- | -- | -- | | WizardCoder-Python-7B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-Python-7B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2306.08568" target="_blank">[WizardCoder]</a> | 55.5 | -- | -- | -- | | WizardCoder-3B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-3B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2306.08568" target="_blank">[WizardCoder]</a> | 34.8 | -- | -- | -- | | WizardCoder-1B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-1B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2306.08568" target="_blank">[WizardCoder]</a> | 23.8 | -- | -- | -- |
[2023年12月19日] 🔥 我们发布了基于Mistral-7B训练的WizardMath-7B-V1.1，这是最先进的7B数学大语言模型，在GSM8k上达到83.2 pass@1，在MATH上达到33.0 pass@1。
[2023年12月19日] 🔥 WizardMath-7B-V1.1在GSM8K pass@1上的表现超过了ChatGPT 3.5、Gemini Pro、Mixtral MOE和Claude Instant。
[2023年12月19日] 🔥 WizardMath-7B-V1.1在MATH pass@1上的表现与ChatGPT 3.5、Gemini Pro相当，并超过了Mixtral MOE。
🔥 我们的WizardMath-70B-V1.0模型在GSM8K上的表现略微超过了一些闭源大语言模型，包括ChatGPT 3.5、Claude Instant 1和PaLM 2 540B。
🔥 我们的WizardMath-70B-V1.0模型在GSM8k基准测试上达到了81.6 pass@1，比最先进的开源大语言模型高出24.8个百分点。
🔥 我们的WizardMath-70B-V1.0模型在MATH基准测试上达到了22.7 pass@1，比最先进的开源大语言模型高出9.2个百分点。 | 模型 | 检查点 | 论文 | GSM8k | MATH | | ----- |------| ---- |------|-------| | WizardMath-7B-V1.1 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardMath-7B-V1.1" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2308.09583" target="_blank">[WizardMath]</a> | 83.2 | 33.0 | | WizardMath-70B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardMath-70B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2308.09583" target="_blank">[WizardMath]</a> | 81.6 | 22.7 | | WizardMath-13B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardMath-13B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2308.09583" target="_blank">[WizardMath]</a> | 63.9 | 14.0 | | WizardMath-7B-V1.0 | 🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardMath-7B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> | 📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2308.09583" target="_blank">[WizardMath]</a> | 54.9 | 10.7 |
[2023年8月9日] 我们发布了 WizardLM-70B-V1.0 模型。这里是完整模型权重。

<sup>模型</sup>	<sup>检查点</sup>	<sup>论文</sup>	<sup>MT-Bench</sup>	<sup>AlpacaEval</sup>	<sup>GSM8k</sup>	<sup>HumanEval</sup>	<sup>演示</sup>	<sup>许可证</sup>
<sup>WizardLM-70B-V1.0</sup>	<sup>🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardLM-70B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> </sup>	<sup>📃即将推出</sup>	<sup>7.78</sup>	<sup>92.91%</sup>	<sup>77.6%</sup>	<sup>50.6</sup>		<sup><a href="https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/" target="_blank">Llama 2 许可证</a></sup>
<sup>WizardLM-13B-V1.2</sup>	<sup>🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardLM-13B-V1.2" target="_blank">HF链接</a> </sup>		<sup>7.06</sup>	<sup>89.17%</sup>	<sup>55.3%</sup>	<sup>36.6</sup>	演示	<sup><a href="https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/" target="_blank">Llama 2 许可证</a></sup>
<sup>WizardLM-13B-V1.1</sup>	<sup>🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardLM-13B-V1.1" target="_blank">HF链接</a> </sup>		<sup>6.76</sup>	<sup>86.32%</sup>		<sup>25.0</sup>		<sup>非商业用途</sup>
<sup>WizardLM-30B-V1.0</sup>	<sup>🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardLM-30B-V1.0" target="_blank">HF链接</a></sup>		<sup>7.01</sup>			<sup>37.8</sup>		<sup>非商业用途</sup>
<sup>WizardLM-13B-V1.0</sup>	<sup>🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardLM-13B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> </sup>		<sup>6.35</sup>	<sup>75.31%</sup>		<sup>24.0</sup>		<sup>非商业用途</sup>
<sup>WizardLM-7B-V1.0</sup>	<sup>🤗 <a href="https://huggingface.co/WizardLM/WizardLM-7B-V1.0" target="_blank">HF链接</a> </sup>	<sup>📃 <a href="https://arxiv.org/abs/2304.12244" target="_blank">[WizardLM]</a> </sup>				<sup>19.1</sup>		<sup>非商业用途</sup>

引用

如果您使用了WizardLM的数据或代码，请引用以下论文。

@inproceedings{
xu2024wizardlm,
title={WizardLM: Empowering Large Pre-Trained Language Models to Follow Complex Instructions},
author={Can Xu and Qingfeng Sun and Kai Zheng and Xiubo Geng and Pu Zhao and Jiazhan Feng and Chongyang Tao and Qingwei Lin and Daxin Jiang},
booktitle={The Twelfth International Conference on Learning Representations},
year={2024},
url={https://openreview.net/forum?id=CfXh93NDgH}
}

如果您使用了WizardCoder的数据或代码，请引用以下论文。

@inproceedings{
luo2024wizardcoder,
title={WizardCoder: Empowering Code Large Language Models with Evol-Instruct},
author={Ziyang Luo and Can Xu and Pu Zhao and Qingfeng Sun and Xiubo Geng and Wenxiang Hu and Chongyang Tao and Jing Ma and Qingwei Lin and Daxin Jiang},
booktitle={The Twelfth International Conference on Learning Representations},
year={2024},
url={https://openreview.net/forum?id=UnUwSIgK5W}
}

如果您参考了WizardMath的模型、代码、数据或论文，请引用该论文。

@article{luo2023wizardmath,
  title={WizardMath: 通过强化进化指令增强大型语言模型的数学推理能力},
  author={Luo, Haipeng and Sun, Qingfeng and Xu, Can and Zhao, Pu and Lou, Jianguang and Tao, Chongyang and Geng, Xiubo and Lin, Qingwei and Chen, Shifeng and Zhang, Dongmei},
  journal={arXiv预印本 arXiv:2308.09583},
  year={2023}
}

❗关于数据集的常见关注点:

最近，我们整个组织在代码、数据和模型的开源政策和规定方面发生了明显变化。尽管如此，我们仍然努力争取首先开放模型权重，但数据涉及更严格的审核，目前正由我们的法律团队审核中。我们的研究人员无权未经授权公开发布这些数据。感谢您的理解。

招聘

📣 我们正在寻找高度积极的学生加入我们，成为实习生，一起创造更智能的人工智能。请联系caxu@microsoft.com

模型系统提示使用说明：

为获得与我们演示完全相同的结果，请严格按照"src/infer_wizardlm13b.py"中提供的提示和调用方法使用我们的模型进行推理。我们的模型采用Vicuna的提示格式，支持多轮对话。

对于WizardLM，提示应如下所示：

一个好奇的用户和一个人工智能助手之间的对话。助手对用户的问题给出有帮助、详细和礼貌的回答。用户：你好 助手：你好。</s>用户：你是谁？ 助手：我是WizardLM。</s>......

对于WizardCoder，提示应如下所示：

"以下是描述一个任务的指令。写一个恰当完成该请求的回应。\n\n### 指令：\n{instruction}\n\n### 回应："

对于WizardMath，提示应如下所示：

默认版本：

"以下是描述一个任务的指令。写一个恰当完成该请求的回应。\n\n### 指令：\n{instruction}\n\n### 回应："

CoT版本：（❗对于简单的数学问题，我们不建议使用CoT提示。）

"以下是描述一个任务的指令。写一个恰当完成该请求的回应。\n\n### 指令：\n{instruction}\n\n### 回应：让我们一步步思考。"

GPT-4自动评估

我们采用FastChat提出的基于GPT-4的自动评估框架来评估聊天机器人模型的性能。如下图所示，WizardLM-30B取得了比Guanaco-65B更好的结果。

WizardLM-30B在不同技能上的表现

下图比较了WizardLM-30B和ChatGPT在Evol-Instruct测试集上的技能。结果表明，WizardLM-30B平均达到了ChatGPT性能的97.8%，在18项技能上几乎达到（或超过）100%的能力，在24项技能上超过90%的能力。

WizardLM在NLP基础任务上的表现

下表提供了WizardLM与其他LLM在NLP基础任务上的比较。结果表明，WizardLM在相同规模上持续展现出优于LLaMa模型的性能。此外，我们的WizardLM-30B模型在MMLU和HellaSwag基准测试上表现出与OpenAI的Text-davinci-003相当的性能。

WizardLM在代码生成上的表现

下表提供了WizardLM与其他几个LLM在代码生成任务（即HumanEval）上的全面比较。评估指标是pass@1。结果表明，WizardLM在相同规模上持续展现出优于LLaMa模型的性能。此外，我们的WizardLM-30B模型超越了StarCoder和OpenAI的code-cushman-001。而且，我们的代码LLM——WizardCoder表现卓越，达到了57.3的pass@1分数，超过开源SOTA约20分。

模型	HumanEval Pass@1
LLaMA-7B	10.5
LLaMA-13B	15.8
CodeGen-16B-Multi	18.3
CodeGeeX	22.9
LLaMA-33B	21.7
LLaMA-65B	23.7
PaLM-540B	26.2
CodeGen-16B-Mono	29.3
code-cushman-001	33.5
StarCoder	<u>33.6</u>
WizardLM-7B 1.0	19.1
WizardLM-13B 1.0	24.0
WizardLM-30B 1.0	37.8
WizardCoder-15B 1.0	57.3