开源大模型王座再易主,1320亿参数DBRX上线,基础、微调模型都有

AI行业动态2个月前发布 ainavi
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「太狂野了」。

这是迄今为止最强大的开源大语言模型,超越了 Llama 2、Mistral 和马斯克刚刚开源的 Grok-1。
开源大模型王座再易主,1320亿参数DBRX上线,基础、微调模型都有
本周三,大数据人工智能公司 Databricks 开源了通用大模型 DBRX,这是一款拥有 1320 亿参数的混合专家模型(MoE)。
DBRX 的基础(DBRX Base)和微调(DBRX Instruct)版本已经在 GitHub 和 Hugging Face 上发布,可用于研究和商业用途。人们可以自行在公共、自定义或其他专有数据上运行和调整它们,也可以通过 API 的形式使用。
  • 基础版:https://huggingface.co/databricks/dbrx-base
  • 微调版:https://huggingface.co/databricks/dbrx-instruct
  • GitHub 链接:https://github.com/databricks/dbrx
DBRX 在语言理解、编程、数学和逻辑等方面轻松击败了目前业内领先的开源大模型,如 LLaMA2-70B、Mixtral 和 Grok-1。
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                             DBRX 在语言理解(MMLU)、编程(HumanEval)和数学(GSM8K)基准上均优于目前的开源模型。
同时,DBRX 也在大多数基准测试上超过了 GPT-3.5,并在质量上可与 Gemini 1.0 Pro 和 Mistral Medium 竞争,同时速度大大加快。托管在 Mosaic AI Model Serving 上时,速度达到了 150 token/s/ 用户。 
DBRX 的效率很高,它是基于斯坦福 MegaBlocks 开源项目构建的混合专家模型,平均只用激活 360 亿参数来处理 token,可以实现极高的每秒处理速度。它的推理速度几乎比 LLaMA2-70B 快两倍,总参数和活动参数数量比 Grok 小约 40%。
Databricks NLP 预训练团队负责人 Vitaliy Chiley 介绍道,DBRX 是在 12 万亿 Token 的文本和代码上预训练的 16×12B MoE LLM,它支持的最大上下文长度为 32k Tokens。
Hugging Face 工程师 Vaibhav Srivastav 表示,DBRX 模型「太狂野了」。
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很多人第一时间进行了测试,有网友评论道,看起来 DBRX 可以应对非常晦涩的问题,又因为比 Grok 精简了三倍,若进行量化的话有望在 64GB RAM 的机器上运行,总之非常令人兴奋。
也有人直接表示,不贵的话我要付费用了。
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除了开源社区、开发者们正在热烈讨论之外,DBRX 引来了各路媒体的报道,《连线》杂志直接将其称为「世界最强大的开源 AI 模型」。
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通过一系列基准测试,DBRX 为当前开源大模型领域树立了新标杆。它为开源社区提供了以前仅限于封闭大模型 API 的能力,在基准分数上它超越了 GPT-3.5,与 Gemini 1.0 Pro 不分上下。它是一个强大的代码生成模型,除作为通用 LLM 的优势外,在编程方面超越了 CodeLLaMA-70B 等专业模型。
训练混合专家模型是一件困难的工作,Databricks 表示,它希望公开构建开源模型所涉及的大部分成果,包括 Meta 在 Llama 2 模型上没有公开过的一些关键细节。
DBRX 大模型,使用领先架构
DBRX 是一种基于 Transformer 的仅解码器大语言模型(LLM),使用细粒度的专家混合(MoE)架构,共有 1320 亿参数,其中 36B 个参数在任何输入上都处于激活状态。该模型是在 12T 文本和代码数据 token 上预训练而成,最大上下文长度高达 32k。
与 Mixtral 和 Grok-1 等其他开源 MoE 模型相比,DBRX 是细粒度的,这意味着它使用了更多数量的小型专家。DBRX 有 16 个专家模型,从中选择 4 个使用,而 Mixtral 和 Grok-1 有 8 个专家模型,选择其中 2 个。算下来,DBRX 提供了 65 倍可能的专家组合,这种组合方式的倍增提高了模型质量。
与此同时,DBRX 使用旋转位置编码 (RoPE)、门控线性单元 (GLU) 和分组查询注意力 (GQA) 等技术来提高模型质量。此外,DBRX 还使用了 tiktoken 存储库中提供的 GPT-4 分词器。

DBRX 与开源模型比较
表 1 显示了 DBRX Instruct 和领先的开源模型比较结果。可以看出,DBRX Instruct 在两个综合基准(composite benchmarks)、编程和数学基准以及 MMLU 方面表现优越。具体而言:
综合基准。包括 Hugging Face Open LLM Leaderboard(ARC-Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA、WinoGrande 和 GSM8k 的平均分)以及 Databricks Model Gauntlet(涵盖 6 个领域、超过 30 项任务,包含世界知识、常识推理、语言理解、阅读理解、符号问题和编程) 。
DBRX Instruct 在两个综合基准上得分最高:在 Hugging Face 开源 LLM 排行榜上的得分为 74.5% ,而排名第二的模型 Mixtral Instruct 为 72.7%;在 Databricks Gauntlet 上的表现为 66.8% ,位于第二名的 Mixtral Instruct 为 60.7%。
编程和数学:DBRX Instruct 在编程和数学方面尤其擅长。
在 HumanEval 上的评估结果高于其他开源模型,DBRX Instruct 表现为 70.1%,Grok-1 为 63.2%、 Mixtral Instruct 为 54.8%、性能最好的 LLaMA2-70B 变体为 32.2%。
在 GSM8k 基准上,DBRX Instruct 表现为 66.9%,Grok-1 为 62.9%、 Mixtral Instruct 为 61.1%、性能最好的 LLaMA2-70B 变体为 54.1%。
综合来看,DBRX 的性能优于 Grok-1,后者是这些基准测试中排名第二的模型,尽管 Grok-1 的参数数量是 DBRX 的 2.4 倍。在 HumanEval 上,DBRX Instruct 甚至超越了 CodeLLaMA-70B Instruct(一种专门为编程而构建的模型),尽管 DBRX Instruct 是为通用用途而设计、而不是专为编程构建(据 Meta 在 CodeLLaMA 博客中报道,HumanEval 上的得分为 70.1% vs. 67.8%) 。
MMLU。DBRX Instruct 的得分达到 73.7%,高于其他模型。
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                                 表 1. DBRX Instruct 和领先的开源模型比较。
DBRX 与闭源模型比较
表 2 显示了 DBRX Instruct 和领先的闭源模型比较结果。DBRX Instruct 超越了 GPT-3.5(如 GPT-4 论文中所述),并且与 Gemini 1.0 Pro 和 Mistral Medium 具有相当的竞争力。具体而言:
与 GPT-3.5 的比较。在多个基准测试中,DBRX Instruct 超过了 GPT-3.5,或者在某些基准上与 GPT-3.5 相当。DBRX Instruct 在 MMLU 上关于常识知识的得分为 73.7%,GPT-3.5 为 70.0%;在 HellaSwag 上的得分为 89.0% ,GPT-3.5 为 85.5%;在 WinoGrande 上为 81.8%,GPT-3.5 为 81.6%。根据 HumanEval(70.1% vs. 48.1%)和 GSM8k(72.8% vs. 57.1%)的测量结果表明,DBRX Instruct 尤其擅长编程和数学推理。
与 Gemini 1.0 Pro 和 Mistral Medium 的比较。DBRX Instruct 在与 Gemini 1.0 Pro 和 Mistral Medium 比较后,取得了具有竞争力的结果。DBRX Instruct 在 Inflection Corrected MTBench、MMLU、HellaSwag 和 HumanEval 上的得分高于 Gemini 1.0 Pro,而 Gemini 1.0 Pro 在 GSM8k 上的得分比 DBRX Instruct 要高。DBRX instruction 和 Mistral Medium 在 HellaSwag 上的得分相似,而 Mistral Medium 在 Winogrande 和 MMLU 上更强,DBRX instruction 在 HumanEval、GSM8k 和 Inflection Corrected MTBench 上更强。
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                                 表 2.DBRX Instruct 与闭源模型的比较。
长下文任务和 RAG
DBRX Instruct 训练上下文窗口大小为 32K token。表 3 将其性能与 Mixtral Instruct 以及最新版本的 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4 Turbo API 在一系列长上下文基准测试上进行了比较。结果显示,GPT-4 Turbo 通常是执行这些任务的最佳模型。而 DBRX Instruct 表现比 GPT-3.5 Turbo 好;DBRX Instruct 和 Mixtral Instruct 的整体性能相似。
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                              表 3. 在 KV-Pairs 和 HotpotQAXL 基准测试中,模型的平均性能。
表 4 显示了 DBRX 在两个 RAG 基准(Natural Questions 和 HotPotQA)上的质量。结果显示,DBRX Instruct 与 Mixtral Instruct 和 LLaMA2-70B Chat 等开源模型以及当前版本的 GPT-3.5 Turbo 具有竞争力。
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                              表 4. 模型在两个 RAG 基准上的结果。
训练效率
表现再好的模型也必须考虑训练和效率等因素,在 Databricks 尤其如此。
该研究发现训练混合专家模型可以显著提高训练的计算效率(表 5)。例如,在训练 DBRX 系列中较小的成员模型 DBRX MoE-B(23.5B 参数,6.6B 激活参数)时,在 Databricks LLM Gauntlet 上达到相同的 45.5% 分数 DBRX 所需的 FLOP 比 LLaMA2-13B 少 1.7 倍,而 DBRX MoE-B 只有 LLaMA2-13B 一半的激活参数
研究人员表示,从整体上看,端到端的 LLM 预训练 pipeline 计算效率在过去十个月中提高了近 4 倍。此前,2023 年 5 月 ,Databricks 发布了 MPT-7B,这是一个在 1T token 上训练的 7B 参数模型,在 Databricks LLM Gauntlet 分数为 30.9%。此次 DBRX 系列的一个成员模型为 DBRX MoE-A(总参数 7.7B,激活参数 2.2B),Databricks Gauntlet 得分为 30.5%,而 FLOP 减少了 3.7 倍。这种效率的提升是建立在各种优化结果的基础上,包括使用 MoE 架构、对网络其他架构的更改、更好的优化策略、更好的 token 化,以及非常重要的更好的预训练数据。
从单个方面来讲,更好的预训练数据对模型质量产生了重大影响。该研究使用 DBRX 预训练数据在 1T token(称为 DBRX Dense-A)上训练了 7B 模型,它在 Databricks Gauntlet 上达到了 39.0%,而 MPT-7B 具有相同的 token 数,得分只有 30.9%。该研究估计,新的预训练数据至少比用于训练 MPT-7B 的数据好两倍,换句话说,达到相同模型质量只需要一半的 token 数量。研究者通过在 500B token 上训练 DBRX Dense-A 来确定这一点;它在 Databricks Gauntlet 上的表现超过了 MPT-7B,达到了 32.1%。除了数据质量更好外,另一个重要的贡献因素可能是 GPT-4 的分词器,它具有大词汇量,并且被认为特别有效率。
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推理效率
图 2 展示了使用 NVIDIA TensorRT-LLM 以及该研究优化后的服务基础设施,为 DBRX 及其类似模型提供端到端推理效率。
一般来说,MoE 模型的推理速度相比其模型要快。DBRX 在这方面也不例外,DBRX 推理吞吐量比 132B 非 MoE 模型高 2-3 倍。
众所周知,推理效率和模型质量通常是矛盾的:较大的模型一般质量都会高,但较小的模型推理效率更高。使用 MoE 架构可以在模型质量和推理效率之间实现比密集模型更好的权衡。例如,DBRX 的性能比 LLaMA2-70B 更高,并且由于激活参数数量约为 LLaMA2-70B 的一半,DBRX 推理吞吐量最高可提高 2 倍(图 2)。此外,DBRX 比 Mixtral 小,质量相应较低,但推理吞吐量更高。
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                                     图 2. 推理效率。
训练用了 3072 块 H100,这只是个开始
DBRX 开源后,Databricks 的首席科学家 Jonathan Frankle 表示,关于 DBRX 有很多故事可讲,包括我们是如何构建它、选择数据、设计课程、扩展 DBRX、学习 DBRX 的等等。最好的故事从现在开始,因为从此以后社区和企业都会以这种新模式起跑。
DBRX 是通过 3.2Tbps 的 Infiniband 连接 3072 块 NVIDIA H100 进行训练的,训练时间花费超过 3 个月,费用约 1000 万美元。构建 DBRX 的主要过程包括预训练、训练后调整、评估、red team 和精炼等过程。
若想在标准配置中运行 DBRX,你需要一台至少配备四个 Nvidia H100 GPU(或内存共 320GB 的任何其他 GPU 配置)的服务器或 PC。
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                                 参与了 DBRX 的决策者:Jonathan Frankle、Naveen Rao、Ali Ghodsi(Databricks 的 CEO)以及 Hanlin Tang。
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                            Databricks 研究团队。
Databricks 副总裁 Naveen Rao 在接受采访时表示,随着 DBRX 的研发团队 Mosaic Labs 不断推动生成式 AI 研究,Databricks 将持续完善 DBRX 并发布新版本。
参考链接:
https://www.databricks.com/blog/introducing-dbrx-new-state-art-open-llm
https://www.wired.com/story/dbrx-inside-the-creation-of-the-worlds-most-powerful-open-source-ai-model/
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