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封神榜科技成果

Fengshenbang 1.0: 封神榜开源计划1.0中英双语总论文，旨在成为中文认知智能的基础设施。

BioBART: 由清华大学和IDEA研究院一起提供的生物医疗领域的生成语言模型。(BioNLP 2022)

UniMC: 针对zero-shot场景下基于标签数据集的统一模型。(EMNLP 2022)

FMIT: 基于相对位置编码的单塔多模态命名实体识别模型。(COLING 2022)

UniEX: 统一抽取任务的自然语言理解模型。(ACL 2023)

Solving Math Word Problems via Cooperative Reasoning induced Language Models: 使用语言模型的协同推理框架解决数学问题。(ACL 2023)

MVP-Tuning: 基于多视角知识检索的参数高效常识问答系统。(ACL 2023)

封神榜大事件

导航

模型系列简介

系列名称 需求 适用任务 参数规模 备注
姜子牙 通用 通用大模型 >70亿参数 通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力
太乙 特定 多模态 8千万-10亿参数 应用于跨模态场景，包括文本图像生成，蛋白质结构预测, 语音-文本表示等
二郎神 通用 语言理解 9千万-39亿参数 处理理解任务，拥有开源时最大的中文bert模型，2021登顶FewCLUE和ZeroCLUE
闻仲 通用 语言生成 1亿-35亿参数 专注于生成任务，提供了多个不同参数量的生成模型，例如GPT2等
燃灯 通用 语言转换 7千万-50亿参数 处理各种从源文本转换到目标文本类型的任务，例如机器翻译，文本摘要等
余元 特定 领域 1亿-35亿参数 应用于领域，如医疗，金融，法律，编程等。拥有目前最大的开源GPT2医疗模型
-待定- 特定 探索 -未知- 我们希望与各技术公司和大学一起开发NLP相关的实验模型。目前已有：周文王

封神榜模型下载链接

封神榜模型训练和微调代码脚本

封神榜模型训练手册

Fengshenbang-LM

人工智能的显著进步产生了许多伟大的模型，特别是基于预训练的基础模型成为了一种新兴的范式。传统的AI模型必须要在专门的巨大的数据集上为一个或几个有限的场景进行训练，相比之下，基础模型可以适应广泛的下游任务。基础模型造就了AI在低资源的场景下落地的可能。
我们观察到这些模型的参数量正在以每年10倍的速度增长。2018年的BERT，在参数量仅有1亿量级，但是到了2020年，GPT-3的参数量就已达到百亿的量级。由于这一鼓舞人心的趋势，人工智能中的许多前沿挑战，尤其是强大的泛化能力，逐渐变得可以被实现。

如今的基础模型，尤其是语言模型，正在被英文社区主导着。与此同时，中文作为这个世界上最大的口语语种（母语者中），却缺乏系统性的研究资源支撑，这使得中文领域的研究进展相较于英文来说有些滞后。

这个世界需要一个答案。

为了解决中文领域研究进展滞后和研究资源严重不足的问题，2021年11月22日，IDEA研究院创院理事长沈向洋在IDEA大会上正式宣布，开启 “封神榜”开源体系——一个以中文驱动的基础生态系统，其中包括了预训练大模型，特定任务的微调应用，基准和数据集等。我们的目标是构建一个全面的，标准化的，以用户为中心的生态系统。 avatar

封神榜模型

“封神榜模型”将全方面的开源一系列NLP相关的预训练大模型。NLP社区中有着广泛的研究任务，这些任务可以被分为两类：通用任务和特殊任务。前者包括了自然语言理解(NLU)，自然语言生成(NLG)和自然语言转换(NLT)任务。后者涵盖了多模态，特定领域等任务。我们考虑了所有的这些任务，并且提供了在下游任务上微调好的相关模型，这使得计算资源有限的用户也可以轻松使用我们的基础模型。而且我们承诺，将对这些模型做持续的升级，不断融合最新的数据和最新的训练算法。通过IDEA研究院的努力，打造中文认知智能的通用基础设施，避免重复建设，为全社会节省算力。

avatar

同时，“封神榜”也希望各个公司、高校、机构加入到这个开源计划中，一起共建大模型开源体系。未来，当我们需要一个新的预训练模型，都应该是首先从这些开源大模型中选取一个最接近的，做继续训练，然后再把新的模型开源回这个体系。这样，每个人用最少的算力，就能得到自己的模型，同时这个开源大模型体系也能越来越大。

avatar

为了更好的体验，拥抱开源社区，封神榜的所有模型都转化并同步到了Huggingface社区，你可以通过几行代码就能轻松使用封神榜的所有模型，欢迎来IDEA-CCNL的huggingface社区下载。

姜子牙系列

通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。目前姜子牙通用大模型(v1/v1.1)已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。姜子牙系列模型包含以下模型：

模型使用

参考 Ziya-LLaMA-13B-v1

线上体验

微调示例

参考 ziya_finetune

推理量化示例

参考 ziya_inference

二郎神系列

Encoder结构为主的双向语言模型，专注于解决各种自然语言理解任务。 13亿参数的二郎神-1.3B大模型，采用280G数据，32张A100训练14天，是最大的开源中文Bert大模型。2021年11月10日在中文语言理解权威评测基准FewCLUE 榜单上登顶。其中，CHID(成语填空)、TNEWS(新闻分类)超过人类，CHID(成语填空)、CSLDCP(学科文献分类)、OCNLI(自然语言推理)单任务第一，刷新小样本学习记录。二郎神系列会持续在模型规模、知识融入、监督任务辅助等方向不断优化。

image

2022年1月24日，二郎神-MRC在中文语言理解评测零样本ZeroCLUE榜单上登顶。其中，CSLDCP(学科文献分类)、TNEWS(新闻分类)，IFLYTEK(应用描述分类)、CSL(摘要关键字识别)、CLUEWSC(指代消解)单任务均为第一。 image

模型下载地址

Huggingface 二郎神-1.3B

模型加载

from transformers import MegatronBertConfig, MegatronBertModel
from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B")
config = MegatronBertConfig.from_pretrained("IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B")
model = MegatronBertModel.from_pretrained("IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B")

使用示例

为了便于开发者快速使用我们的开源模型，这里提供了一个下游任务的finetune示例脚本，使用的CLUE上的tnews新闻分类任务数据，运行脚本如下。其中DATA_PATH为数据路径，tnews任务数据的下载地址.

1、首先修改finetune示例脚本finetune_classification.sh中的model_type和pretrained_model_path参数。其他如batch_size、data_dir等参数可根据自己的设备修改。

MODEL_TYPE=huggingface-megatron_bert
PRETRAINED_MODEL_PATH=IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B

2、然后运行：

sh finetune_classification.sh

下游效果

模型 afqmc tnews iflytek ocnli cmnli wsc csl
roberta-wwm-ext-large 0.7514 0.5872 0.6152 0.777 0.814 0.8914 0.86
Erlangshen-MegatronBert-1.3B 0.7608 0.5996 0.6234 0.7917 0.81 0.9243 0.872

太乙系列

太乙系列模型主要应用于跨模态场景，包括文本图像生成，蛋白质结构预测, 语音-文本表示等。2022年11月1日，封神榜开源了第一个中文版本的 stable diffusion 模型“太乙 Stable Diffusion”。

模型下载地址

太乙 Stable Diffusion 纯中文版本

太乙 Stable Diffusion 中英双语版本

模型使用

from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1").to("cuda")

prompt = '飞流直下三千尺，油画'
image = pipe(prompt, guidance_scale=7.5).images[0]  
image.save("飞流.png")

生成效果

铁马冰河入梦来，3D绘画。 飞流直下三千尺，油画。 女孩背影，日落，唯美插画。

Advanced Prompt

铁马冰河入梦来，概念画，科幻，玄幻，3D 中国海边城市，科幻，未来感，唯美，插画。 那人却在灯火阑珊处，色彩艳丽，古风，资深插画师作品，桌面高清壁纸。

使用手册 Handbook for Taiyi

https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/blob/main/fengshen/examples/stable_diffusion_chinese/taiyi_handbook.md

怎样微调(How to finetune)

https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/tree/main/fengshen/examples/finetune_taiyi_stable_diffusion

配置webui(Configure webui)

https://github.com/IDEA-CCNL/stable-diffusion-webui/blob/master/README.md

DreamBooth

https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/tree/main/fengshen/examples/stable_diffusion_dreambooth

封神框架

为了让大家用好封神榜大模型，参与大模型的继续训练和下游应用，我们同步开源了以用户为中心的FengShen(封神)框架。详情请见：FengShen(封神)框架。

我们参考了HuggingFace, Megatron-LM, Pytorch-Lightning, DeepSpeed等优秀的开源框架，结合NLP领域的特点, 以Pytorch为基础框架，Pytorch-Lightning为Pipeline重新设计了FengShen。 FengShen可以应用在基于海量数据(TB级别数据)的大模型(百亿级别参数)预训练以及各种下游任务的微调，用户可以通过配置的方式很方便地进行分布式训练和节省显存的技术，更加聚焦在模型实现和创新。同时FengShen也能直接使用HuggingFace中的模型结构进行继续训练，方便用户进行领域模型迁移。FengShen针对封神榜开源的模型和模型的应用，提供丰富、真实的源代码和示例。随着封神榜模型的训练和应用，我们也会不断优化FengShen框架，敬请期待。

安装

使用自己的环境安装

git clone https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM.git
cd Fengshenbang-LM
git submodule init
git submodule update
# submodule是我们用来管理数据集的fs_datasets，通过ssh的方式拉取，如果用户没有在机器上配置ssh-key的话可能会拉取失败。
# 如果拉取失败，需要到.gitmodules文件中把ssh地址改为https地址即可。
pip install --editable .

使用Docker

我们提供一个简单的包含torch、cuda环境的docker来运行我们的框架。

sudo docker run --runtime=nvidia --rm -itd --ipc=host --name fengshen fengshenbang/pytorch:1.10-cuda11.1-cudann8-devel
sudo docker exec -it fengshen bash
cd Fengshenbang-LM
# 更新代码 docker内的代码可能不是最新的
git pull
git submodule foreach 'git pull origin master' 
# 即可快速的在docker中使用我们的框架啦

Pipelines

封神框架目前在适配各种下游任务的Pipeline，支持命令行一键启动Predict、Finetuning。 以Text Classification为例

# predict
❯ fengshen-pipeline text_classification predict --model='IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Similarity' --text='今天心情不好[SEP]今天很开心'
[{'label': 'not similar', 'score': 0.9988130331039429}]

# train
fengshen-pipeline text_classification train --model='IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Similarity' --datasets='IDEA-CCNL/AFQMC' --gpus=0 --texta_name=sentence1 --strategy=ddp

三分钟上手封神

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2022AIWIN世界人工智能创新大赛：小样本多任务赛道冠军方案

引用

@article{fengshenbang,
  author    = {Junjie Wang and Yuxiang Zhang and Lin Zhang and Ping Yang and Xinyu Gao and Ziwei Wu and Xiaoqun Dong and Junqing He and Jianheng Zhuo and Qi Yang and Yongfeng Huang and Xiayu Li and Yanghan Wu and Junyu Lu and Xinyu Zhu and Weifeng Chen and Ting Han and Kunhao Pan and Rui Wang and Hao Wang and Xiaojun Wu and Zhongshen Zeng and Chongpei Chen and Ruyi Gan and Jiaxing Zhang},
  title     = {Fengshenbang 1.0: Being the Foundation of Chinese Cognitive Intelligence},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2209.02970},
  year      = {2022}
}

也可以引用我们的网站:

@misc{Fengshenbang-LM,
  title={Fengshenbang-LM},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2021},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
}

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