欢迎 Gemma: Google 最新推出开源大语言模型

AI 技术文章9个月前发布 AI Hunter

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今天，Google 发布了一系列最新的开放式大型语言模型 —— Gemma！Google 正在加强其对开源人工智能的支持，我们也非常有幸能够帮助全力支持这次发布，并与 Hugging Face 生态完美集成。

Gemma 提供两种规模的模型：7B 参数模型，针对消费级 GPU 和 TPU 设计，确保高效部署和开发；2B 参数模型则适用于 CPU 和移动设备。每种规模的模型都包含基础版本和经过指令调优的版本。

我们与 Google 紧密合作，确保 Gemma 能够无缝集成到 Hugging Face 的生态系统中。在 Hub 上，你可以找到这四个公开可访问的模型（包括两个基础模型和两个经过调优的模型）。此次发布的亮点包括：

Hub 上的模型，包括模型说明和授权信息
🤗 Transformers 的集成
与 Google Cloud 的深度集成
与推理端点 (Inference Endpoints) 的集成
使用 🤗 TRL 在单个 GPU 上对 Gemma 进行微调的示例

Gemma 是什么？

Gemma 是 Google 基于 Gemini 技术推出的四款新型大型语言模型（LLM），提供了 2B 和 7B 两种不同规模的版本，每种都包含了预训练基础版本和经过指令优化的版本。所有版本均可在各类消费级硬件上运行，无需数据量化处理，拥有高达 8K tokens 的处理能力：

gemma-7b：7B 参数的基础模型。
gemma-7b-it：7B 参数的指令优化版本。
gemma-2b：2B 参数的基础模型。
gemma-2b-it：2B 参数的指令优化版本。

Gemma 模型的性能如何？以下是其基础版本与其他开放模型在 LLM 排行榜上的比较（得分越高越好）：

模型	许可证	商业使用	预训练大小 [tokens]	排行榜分数 ⬇️
LLama 2 70B Chat (参考)	Llama 2 许可证	✅	2T	67.87
Gemma-7B	Gemma 许可证	✅	6T	63.75
DeciLM-7B	Apache 2.0	✅	未知	61.55
PHI-2 (2.7B)	MIT	✅	1.4T	61.33
Mistral-7B-v0.1	Apache 2.0	✅	未知	60.97
Llama 2 7B	Llama 2 许可证	✅	2T	54.32
Gemma 2B	Gemma 许可证	✅	2T	46.51

在 7B 参数级别，Gemma 表现出色，与市场上最佳模型如 Mistral 7B 不相上下。而 2B 版本的 Gemma 虽然规模较小，但在其类别中的表现也颇具竞争力，尽管在排行榜上的得分并未超越类似规模的顶尖模型，例如 Phi 2。我们期待社区对这些模型的真实使用反馈，以进一步优化和调整。

需要浅浅再强调一下：LLM 排行榜特别适用于衡量预训练模型的质量，而不太适用于聊天模型。我们鼓励对聊天模型运行其他基准测试，如 MT Bench、EQ Bench 和 lmsys Arena。

Prompt 提示词格式

Gemma 的基础模型不限定特定的提示格式。如同其他基础模型，它们能够根据输入序列生成一个合理的续接内容，适用于零样本或少样本的推理任务。这些模型也为针对特定应用场景的微调提供了坚实的基础。指令优化版本则采用了一种极其简洁的对话结构：

<start_of_turn>user
knock knock<end_of_turn>
<start_of_turn>model
who is there<end_of_turn>
<start_of_turn>user
LaMDA<end_of_turn>
<start_of_turn>model
LaMDA who?<end_of_turn>

要有效利用这一格式，必须严格按照上述结构进行对话。我们将演示如何利用 transformers 库中提供的聊天模板简化这一过程。

探索未知领域

尽管技术报告提供了关于基础模型训练和评估过程的信息，但关于数据集构成和预处理的具体细节则较为欠缺。据悉，这些模型是基于来自互联网文档、编程代码和数学文本等多种数据源训练而成，经过严格筛选，以排除含有敏感信息和不适内容的数据。

对于 Gemma 的指令优化模型，关于微调数据集以及与顺序微调技术（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）相关的超参数设置，细节同样未公开。

演示

现在，你可以在 Hugging Chat 上体验与 Gemma 指令模型的互动对话！点击此处访问：https://huggingface.co/chat?model=google/gemma-7b-it

使用 🤗 Transformers

借助 Transformers 的 4.38 版本，你可以轻松地使用 Gemma 模型，并充分利用 Hugging Face 生态系统内的工具，包括：

训练和推理脚本及示例
安全文件格式（safetensors）
集成了诸如 bitsandbytes（4位量化）、PEFT（参数效率微调）和 Flash Attention 2 等工具
辅助工具和帮助器，以便使用模型进行生成
导出模型以便部署的机制

另外，Gemma 模型支持 torch.compile() 与 CUDA 图的结合使用，在推理时可实现约 4 倍的速度提升！

确保你使用的是最新版本的 transformers：

pip install -U "transformers==4.38.0" --upgrade

以下代码片段展示了如何结合 transformers 使用 gemma-7b-it。运行此代码需大约 18 GB 的 RAM，适用于包括 3090 或 4090 在内的消费级 GPU。

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
import torch

model = "google/gemma-7b-it"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)

messages = [
        {"role": "user", "content": "Who are you? Please, answer in pirate-speak."},
]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    add_special_tokens=True,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_k=50,
    top_p=0.95
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

Avast me, me hearty. I am a pirate of the high seas, ready to pillage and plunder. Prepare for a tale of adventure and booty!

简单介绍一下这段代码:

代码段展示了如何利用 bfloat16 数据类型进行模型推理，该数据类型是所有评估中使用的参考精度。如果你的硬件支持，使用 float16 可能会更快。
你还可以将模型自动量化，以 8 位或 4 位模式加载。以 4 位模式加载模型大约需要 9 GB 的内存，使其适用于多种消费级显卡，包括 Google Colab 上的所有 GPU。以下是以 4 位加载生成 pipeline 的方法：

pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={
        "torch_dtype": torch.float16,
        "quantization_config": {"load_in_4bit": True}
    },
)

更多关于如何使用 transformers 和模型的详情，请参阅模型卡片。

JAX 权重

所有 Gemma 模型变种都可以用 PyTorch 或 JAX / Flax 使用。若要加载 Flax 权重，你需要按照以下方式使用仓库中的 flax 修订版本：

import jax.numpy as jnp
from transformers import AutoTokenizer, FlaxGemmaForCausalLM

model_id = "google/gemma-2b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
tokenizer.padding_side = "left"

model, params = FlaxGemmaForCausalLM.from_pretrained(
        model_id,
        dtype=jnp.bfloat16,
        revision="flax",
        _do_init=False,
)

inputs = tokenizer("Valencia and Málaga are", return_tensors="np", padding=True)
output = model.generate(inputs, params=params, max_new_tokens=20, do_sample=False)
output_text = tokenizer.batch_decode(output.sequences, skip_special_tokens=True)

['Valencia and Málaga are two of the most popular tourist destinations in Spain. Both cities boast a rich history, vibrant culture,']

如果你在 TPU 或多个 GPU 设备上运行，可以利用 jit 和 pmap 来编译和并行执行推理任务。

与 Google Cloud 集成

你可以通过 Vertex AI 或 Google Kubernetes Engine (GKE) 在 Google Cloud 上部署和训练 Gemma，利用文本生成推理和 Transformers 实现。

要从 Hugging Face 部署 Gemma 模型，请访问模型页面并点击部署 -> Google Cloud。这将引导你进入 Google Cloud Console，在那里你可以通过 Vertex AI 或 GKE 一键部署 Gemma。文本生成推理为 Gemma 在 Google Cloud 上的部署提供支持，这是我们与 Google Cloud 合作伙伴关系的初步成果。

你也可以通过 Vertex AI Model Garden 直接访问 Gemma。

要在 Hugging Face 上微调 Gemma 模型，请访问模型页面并点击训练 -> Google Cloud。这将引导你进入 Google Cloud Console，在那里你可以在 Vertex AI 或 GKE 上访问笔记本，以在这些平台上微调 Gemma。

这些集成是我们与 Google 合作伙伴关系成果的一部分，未来还会有更多精彩内容发布，敬请期待！

与推理端点集成

你可以在 Hugging Face 的推理端点上部署 Gemma，该端点使用文本生成推理作为后端。文本生成推理是由 Hugging Face 开发的可用于生产环境的推理容器，旨在简化大型语言模型的部署。它支持连续批处理、令牌流式传输、多 GPU 张量并行加速推理，并提供生产就绪的日志记录和跟踪功能。

要部署 Gemma 模型，请访问 HF Hub 模型页面并点击部署 -> 推理端点。有关使用 Hugging Face 推理端点部署 LLM的更多信息，请参阅我们之前的博客文章。推理端点通过文本生成推理支持消息 API，使你可以通过简单地更换 URL 从其他封闭模型切换到开放模型。

from openai import OpenAI

# initialize the client but point it to TGI
client = OpenAI(
    base_url="<ENDPOINT_URL>" + "/v1/",  # replace with your endpoint url
    api_key="<HF_API_TOKEN>",  # replace with your token
)
chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="tgi",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Why is open-source software important?"},
    ],
    stream=True,
    max_tokens=500
)

# iterate and print stream
for message in chat_completion:
    print(message.choices[0].delta.content, end="")

使用 🤗 TRL 进行微调

在消费级 GPU 上训练大型语言模型既是技术上的挑战，也是计算上的挑战。本节将介绍 Hugging Face 生态系统中可用的工具，这些工具可以帮助你高效地在消费级 GPU 上训练 Gemma。

一个微调 Gemma 的示例命令如下。我们利用 4 位量化和 QLoRA（一种参数效率微调技术）来减少内存使用，目标是所有注意力块的线性层。值得注意的是，与密集型 Transformer 不同，MLP 层（多层感知器层）因其稀疏性不适合与 PEFT（参数效率微调）技术结合使用。

首先，安装 🤗 TRL 的最新版本并克隆仓库以获取训练脚本：

pip install -U transformers
pip install git+https://github.com/huggingface/trl
git clone https://github.com/huggingface/trl
cd trl

然后运行脚本：

accelerate launch --config_file examples/accelerate_configs/multi_gpu.yaml --num_processes=1 \
    examples/scripts/sft.py \
    --model_name google/gemma-7b \
    --dataset_name OpenAssistant/oasst_top1_2023-08-25 \
    --batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --learning_rate 2e-4 \
    --save_steps 20_000 \
    --use_peft \
    --peft_lora_r 16 --peft_lora_alpha 32 \
    --target_modules q_proj k_proj v_proj o_proj \
    --load_in_4bit

在单个 A10G GPU 上，这个训练过程大约需要 9 小时。通过调整 --num_processes 参数为你可用的 GPU 数量，可以实现并行化训练，从而缩短训练时间。

额外资源

致谢

此次发布和在生态系统中的集成是由包括 Clémentine、Eleuther 评估工具（LLM 评估）、Olivier、David（文本生成推理支持）、Simon（在 Hugging Face 上开发新的访问控制特性）、Arthur、Younes、Sanchit（将 Gemma 集成到 transformers 中）、Morgan（将 Gemma 集成到 optimum-nvidia，即将推出）、Nathan、Victor、Mishig（使 Gemma 在 Hugging Chat 上可用）等众多社区成员的共同努力而成。