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# 悟道·天鹰（Aquila）

悟道·天鹰（Aquila） 语言大模型是首个具备中英双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。
- 🌟 **支持开源商用许可**。Aquila系列模型的源代码基于 [Apache 2.0 协议](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)，模型权重基于[《智源Aquila系列模型许可协议》](https://huggingface.co/BAAI/Aquila-7B/resolve/main/BAAI%20Aquila%20Model%20License%20Agreement.pdf)，使用者在满足许可限制的情况下，可用于商业目的。
- ✍️ **具备中英文知识**。Aquila系列模型在中英文高质量语料基础上从 0 开始训练，中文语料约占 40%，保证模型在预训练阶段就开始积累原生的中文世界知识，而非翻译而来的知识。
- 👮‍♀️**符合国内数据合规需求**。Aquila系列模型的中文语料来自智源多年积累的中文数据集，包括来自1万多个站源的中文互联网数据（其中99%以上为国内站源），以及获得国内权威机构支持的高质量中文文献数据、中文书籍数据等。我们仍在持续积累高质量、多样化的数据集，并源源不断加入Aquila基础模型后续训练中。
- 🎯**持续迭代，持续开源开放**。我们将不断完善训练数据、优化训练方法、提升模型性能，在更优秀的基础模型基座上，培育枝繁叶茂的“模型树”，持续开源开放更新的版本。



悟道 · 天鹰 Aquila 模型的更多细节将在官方技术报告中呈现。请关注官方渠道更新。包括 [FlagAI GitHub仓库](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/)，[FlagAI 知乎账号](https://www.zhihu.com/people/95-22-20-18)、[FlagAI 官方技术交流群](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/wechat-qrcode.jpg)、智源研究院微信公众号、智源社区微信公众号。


|   模型          |  模型类型    | 简介  |  状态   |  训练所用显卡   |                                   
| :---------------- | :------- | :-- | :-- | :-- | 
| Aquila-7B         | 基础模型，70亿参数  |   **Aquila 基础模型**在技术上继承了 GPT-3、LLaMA 等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的 tokenizer，升级了 BMTrain 并行训练方法，实现了比 Magtron+DeepSpeed ZeRO-2 将近８倍的训练效率。   | 已发布 | Nvidia-A100 |
| Aquila-33B          |基础模型，330亿参数  |    同上    | **敬请期待** | Nvidia-A100 | 
| AquilaChat-7B          |SFT model，基于 Aquila-7B 进行微调和强化学习  |    **AquilaChat 对话模型**支持流畅的文本对话及多种语言类生成任务，通过定义可扩展的特殊指令规范，实现 AquilaChat对其它模型和工具的调用，且易于扩展。 <br><br>例如，调用智源开源的 **[AltDiffusion](https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/AltDiffusion-m18) 多语言文图生成模型**，实现了流畅的文图生成能力。配合智源 **InstructFace 多步可控文生图模型**，轻松实现对人脸图像的多步可控编辑。  | 已发布  | Nvidia-A100  | 
| AquilaChat-33B           |SFT model，基于 Aquila-33B 进行微调和强化学习 |   同上    | **敬请期待** | Nvidia-A100 | 
| AquilaCode-7B-NV          | 基础模型，“文本-代码”生成模型，基于 Aquila-7B继续预训练，在英伟达芯片完成训练  |   AquilaCode-7B 以小数据集、小参数量，实现高性能，是目前支持中英双语的、性能最好的开源代码模型，经过了高质量过滤、使用有合规开源许可的训练代码数据进行训练。<br><br> AquilaCode-7B 分别在英伟达和国产芯片上完成了代码模型的训练。  | github已发布  | Nvidia-A100 | 
| AquilaCode-7B-TS           |基础模型，“文本-代码”生成模型，基于 Aquila-7B继续预训练，在天数智芯芯片上完成训练  |    同上    | github已发布  | Tianshu-BI-V100  |

悟道·天鹰Aquila系列模型将持续开源更优版本。

- 2023/07/14 ：开源 v0.8
  - Aquila-7B-01  md5: 4279db72e68df1a0705ecc8d4c7be3db
  - Aquila-7B-02  md5: 621f8ce4c8deebe1635f5a09aa4b80f2
  - AquilaChat-7B-01 md5: 22b22ffaed51388ce23f8e328a9b6a18
  - AquilaChat-7B-02 md5: 6e84423fe2837c79c0ced6817c316bd4
    
Aquila-7B 新版本模型在 FlagEval 大模型评测中（ “客观”）相比上一版在TruthfulQA中提升9.09%。详细评测结果请通过 http://flageval.baai.ac.cn 网站查看，
历史版本变更详情见：[变更日志](https://huggingface.co/BAAI/AquilaChat-7B/blob/main/change_log.log) 。



## 快速开始使用 Aquila-7B


## 使用方式/How to use

### 1. 推理/Inference

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
from cyg_conversation import covert_prompt_to_input_ids_with_history

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/AquilaChat-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BAAI/AquilaChat-7B")
model.eval()
model.to("cuda:0")
vocab = tokenizer.vocab
print(len(vocab))

text = "请给出10个要到北京旅游的理由。"

tokens = covert_prompt_to_input_ids_with_history(text, history=[], tokenizer=tokenizer, max_token=512)

tokens = torch.tensor(tokens)[None,].to("cuda:0")


with torch.no_grad():
    out = model.generate(tokens, do_sample=True, max_length=512, eos_token_id=100007)[0]

    out = tokenizer.decode(out.cpu().numpy().tolist())

    print(out)
```



## 证书/License

`Aquila系列开源模型使用 [智源Aquila系列模型许可协议](https://huggingface.co/BAAI/Aquila-7B/resolve/main/BAAI%20Aquila%20Model%20License%20Agreement.pdf)