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Qwen-WisdomVast (千问-智瀚)


GitHub Contributors

介绍

Qwen-WisdomVast以Qwen1.5-7B为底座,使用 DORA + LORA+ 的训练方法,在100w高质量中文多轮SFT数据 + 20w英文多轮SFT数据 + 2000单轮自我认知数据训练而来的大模型,数学能力相比Qwen1.5-7B-Chat提升了5.16%,在HumanEval数据集上相比Qwen1.5-7B-Chat提升了12.8,在MBPP数据集上提升了11.6%,在BBH 数据集上 提升了12.44% ,全部评测表现见下表。

Github:https://github.com/seanzhang-zhichen/Qwen-WisdomVast

DEMO

评测表现

Model MMLU C-Eval GSM8K MATH HumanEval MBPP BBH
Qwen1.5-7B-Chat 60.88 70.18 54.13 7.96 31.10 15.00 31.67
Qwen-WisdomVast 57.09 70.82 51.93 13.12 43.90 26.60 44.11

说明:

由于官方并未公布Qwen1.5-7B-Chat的评测表现,所以我们自己使用opencompass测试得到以上结果

Qwen-WisdomVast使用和Qwen1.5-7B-Chat一样的参数进行测试

模型下载

Model Download
Qwen1.5-7B 🤗 HuggingFace 🤖 ModelScope
Qwen-WisdomVast-Lora 🤗 HuggingFace 🤖 ModelScope
Qwen-WisdomVast (合并好的模型) 🤗 HuggingFace 🤖 ModelScope

合并LORA模型(可跳过)

1、下载 Qwen1.5-7B

git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-7B.git

2、下载Qwen-WisdomVast-Lora

From ModelScope

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/seanzhang/Qwen-WisdomVast-Lora.git

From HuggingFace

git lfs install
git clone https://huggingface.co/zhichen/Qwen-WisdomVast-Lora

3、合并模型

python merge_lora.py \
    --base_model path/to/qwen/Qwen1.5-7B \
    --lora_model path/to/lora/Qwen-WisdomVast-Lora \
    --output_dir ./Qwen-WisdomVast

下载 Qwen-WisdomVast(合并好的模型)

From ModelScope

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/seanzhang/Qwen-WisdomVast.git

From HuggingFace

git lfs install
git clone https://huggingface.co/zhichen/Qwen-WisdomVast

命令行推理

python cli_demo.py  --model_path ./Qwen-WisdomVast(换成你自己的合并后的模型路径)

web 推理

python web_demo.py  --model_path ./Qwen-WisdomVast(换成你自己的合并后的模型路径)

vllm web 推理

1、使用vllm部署模型

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen-WisdomVast --model ./Qwen-WisdomVast(换成你自己的合并后的模型路径)

2、在命令行执行

python vllm_web_demo.py --model Qwen-WisdomVast 

复现测试结果

1、使用vllm部署openai api server

部署命令:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen-WisdomVast --model ./Qwen-WisdomVast(换成你自己的合并后的模型路径)

2、使用opencompass框架进行测试

参考:使用opencompass验证模型效果

按照以上文章修改好后,将eval_qwen_wisdomvast.py文件到 opencompass/configs文件夹下

3、执行测试脚本

python run.py configs/eval_qwen_wisdomvast.py  -w outputs/Qwen-WisdomVast

LICENSE

本项目仅可应用于研究目的,项目开发者不承担任何因使用本项目(包含但不限于数据、模型、代码等)导致的危害或损失。详细请参考免责声明

Qwen-WisdomVast项目代码的授权协议为 The Apache License 2.0,代码可免费用做商业用途,模型权重和数据只能用于研究目的。请在产品说明中附加Qwen-WisdomVast的链接和授权协议。

Citation

如果你在研究中使用了Qwen-WisdomVast,请按如下格式引用:

@misc{Qwen-WisdomVast,
  title={Qwen-WisdomVast},
  author={Zhichen Zhang, Weihan Huang},
  year={2024},
  howpublished={\url{https://github.com/seanzhang-zhichen/Qwen-WisdomVast}},
}

Acknowledgement

QwenLM/Qwen1.5
hiyouga/LLaMA-Factory
shibing624/MedicalGPT
modelscope/swift

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