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license_name: orion
license_link: LICENSE
pipeline_tag: text-generation
Orion-14B
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目录
模型介绍
Orion-14B-Base是一个具有140亿参数的多语种大模型，该模型在一个包含2.5万亿token的多样化数据集上进行了训练，涵盖了中文、英语、日语、韩语等多种语言。在多语言环境下的一系列任务中展现出卓越的性能。
在主流的基准评测中，Orion-14B系列模型都具有超强的竞争力，显著超出同规模模型。从公开评估结果来看，Orion-14B系列模型也是首个评估超过三种语言的大语言模型，希望猎户星空全体同仁的贡献能够为多语言LLM研究领域建立一个新的基准
下载路径
发布模型和下载链接见下表：
| 模型名称 | HuggingFace下载链接 | ModelScope下载链接 |
|---|---|---|
| ⚾ 基座模型 | Orion-14B-Base | Orion-14B-Base |
| 😛 对话模型 | Orion-14B-Chat | Orion-14B-Chat |
| 📃 长上下文模型 | Orion-14B-LongChat | Orion-14B-LongChat |
| 🔎 检索增强模型 | Orion-14B-Chat-RAG | Orion-14B-Chat-RAG |
| 🔌 插件模型 | Orion-14B-Chat-Plugin | Orion-14B-Chat-Plugin |
| 💼 基座Int4量化模型 | Orion-14B-Base-Int4 | Orion-14B-Base-Int4 |
| 📦 对话Int4量化模型 | Orion-14B-Chat-Int4 | Orion-14B-Chat-Int4 |
评估结果
专业知识与试题评估结果
| 模型名称 | C-Eval | CMMLU | MMLU | AGIEval | Gaokao | BBH |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LLaMA2-13B | 41.4 | 38.4 | 55.0 | 30.9 | 18.2 | 45.6 |
| Skywork-13B | 59.1 | 61.4 | 62.7 | 43.6 | 56.1 | 48.3 |
| Baichuan2-13B | 59.0 | 61.3 | 59.5 | 37.4 | 45.6 | 49.0 |
| QWEN-14B | 71.7 | 70.2 | 67.9 | 51.9 | 62.5 | 53.7 |
| InternLM-20B | 58.8 | 59.0 | 62.1 | 44.6 | 45.5 | 52.5 |
| Orion-14B | 72.9 | 70.6 | 69.9 | 54.7 | 62.1 | 56.5 |
理解与通识评估结果
| 模型名称 | RACE-middle | RACE-high | HellaSwag | PIQA | Lambada | WSC |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LLaMA 2-13B | 63.0 | 58.9 | 77.5 | 79.8 | 76.5 | 66.3 |
| Skywork-13B | 87.6 | 84.1 | 73.7 | 78.3 | 71.8 | 66.3 |
| Baichuan 2-13B | 68.9 | 67.2 | 70.8 | 78.1 | 74.1 | 66.3 |
| QWEN-14B | 93.0 | 90.3 | 80.2 | 79.8 | 71.4 | 66.3 |
| InternLM-20B | 86.4 | 83.3 | 78.1 | 80.3 | 71.8 | 68.3 |
| Orion-14B | 93.3 | 91.3 | 78.5 | 79.5 | 78.9 | 70.2 |
OpenCompass评测集评估结果
| 模型名称 | Average | Examination | Language | Knowledge | Understanding | Reasoning |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LLaMA 2-13B | 47.3 | 45.2 | 47.0 | 58.3 | 50.9 | 43.6 |
| Skywork-13B | 53.6 | 61.1 | 51.3 | 52.7 | 64.5 | 45.2 |
| Baichuan 2-13B | 49.4 | 51.8 | 47.5 | 48.9 | 58.1 | 44.2 |
| QWEN-14B | 62.4 | 71.3 | 52.67 | 56.1 | 68.8 | 60.1 |
| InternLM-20B | 59.4 | 62.5 | 55.0 | 60.1 | 67.3 | 54.9 |
| Orion-14B | 64.4 | 71.4 | 55.0 | 60.0 | 71.9 | 61.6 |
日语测试集评估结果
| 模型名称 | Average | JCQA | JNLI | MARC | JSQD | JQK | XLS | XWN | MGSM |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PLaMo-13B | 52.3 | 56.7 | 42.8 | 95.8 | 70.6 | 71.0 | 8.70 | 70.5 | 2.40 |
| WebLab-10B | 50.7 | 66.6 | 53.7 | 82.1 | 62.9 | 56.2 | 10.0 | 72.0 | 2.40 |
| ELYZA-jp-7B | 48.8 | 71.7 | 25.3 | 86.6 | 70.8 | 64.1 | 2.50 | 62.1 | 7.20 |
| StableLM-jp-7B | 51.1 | 33.4 | 43.3 | 96.7 | 70.6 | 78.1 | 10.7 | 72.8 | 2.80 |
| LLaMA 2-13B | 46.3 | 75.0 | 47.6 | 38.8 | 76.1 | 67.7 | 18.1 | 63.2 | 10.4 |
| Baichuan 2-13B | 57.1 | 73.7 | 31.3 | 91.6 | 80.5 | 63.3 | 18.6 | 72.2 | 25.2 |
| QWEN-14B | 65.8 | 85.9 | 60.7 | 97.0 | 83.3 | 71.8 | 18.8 | 70.6 | 38.0 |
| Yi-34B | 67.1 | 83.8 | 61.2 | 95.2 | 86.1 | 78.5 | 27.2 | 69.2 | 35.2 |
| Orion-14B | 69.1 | 88.2 | 75.8 | 94.1 | 75.7 | 85.1 | 17.3 | 78.8 | 38.0 |
韩语测试集n-shot评估结果
| 模型名称 | Average n=0 n=5 |
HellaSwag n=0 n=5 |
COPA n=0 n=5 |
BooIQ n=0 n=5 |
SentiNeg n=0 n=5 |
|---|---|---|---|---|---|
| KoGPT | 53.0 70.1 | 55.9 58.3 | 73.5 72.9 | 45.1 59.8 | 37.5 89.4 |
| Polyglot-ko-13B | 69.6 73.7 | 59.5 63.1 | 79.4 81.1 | 48.2 60.4 | 91.2 90.2 |
| LLaMA 2-13B | 46.7 63.7 | 41.3 44.0 | 59.3 63.8 | 34.9 73.8 | 51.5 73.4 |
| Baichuan 2-13B | 52.1 58.7 | 39.2 39.6 | 60.6 60.6 | 58.4 61.5 | 50.3 72.9 |
| QWEN-14B | 53.8 73.7 | 45.3 46.8 | 64.9 68.9 | 33.4 83.5 | 71.5 95.7 |
| Yi-34B | 54.2 72.1 | 44.6 44.7 | 58.0 60.6 | 65.9 90.2 | 48.3 92.9 |
| Orion-14B | 74.5 79.6 | 47.0 49.6 | 77.7 79.4 | 81.6 90.7 | 92.4 98.7 |
多语言评估结果
| 模型名称 | Train Lang | Japanese | Korean | Chinese | English |
|---|---|---|---|---|---|
| PLaMo-13B | En,Jp | 52.3 | * | * | * |
| Weblab-10B | En,Jp | 50.7 | * | * | * |
| ELYZA-jp-7B | En,Jp | 48.8 | * | * | * |
| StableLM-jp-7B | En,Jp | 51.1 | * | * | * |
| KoGPT-6B | En,Ko | * | 70.1 | * | * |
| Polyglot-ko-13B | En,Ko | * | 70.7 | * | * |
| Baichuan2-13B | Multi | 57.1 | 58.7 | 50.8 | 57.1 |
| Qwen-14B | Multi | 65.8 | 73.7 | 64.5 | 65.4 |
| Llama2-13B | Multi | 46.3 | 63.7 | 41.4 | 55.3 |
| Yi-34B | Multi | 67.1 | 72.2 | 58.7 | 68.8 |
| Orion-14B | Multi | 69.1 | 79.5 | 67.9 | 67.3 |
污染与过拟合数据集评估结果
| 模型名称 | C-Eval | CMMLU | MMLU | Lambada | HellaSwag |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4 | 69.9 | 71.0 | 83.0 | 65.5 | 91.4 |
| Qwen-72B | 83.3 | 61.8 | 77.3 | 76.1 | 85.4 |
| Yi-34B | 81.8 | 82.6 | 76.3 | 73.1 | 82.0 |
| Orion-14B | 72.8 | 70.6 | 69.9 | 78.8 | 78.5 |
| Orion-14B(contaminated) | 92.7 | 82.9 | 85.4 | 78.5 | 85.8 |
对话模型标准评估
| 模型名称 | CMMLU | MMLU | BBH | HellaSwag | PIQA | WSC |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Baichuan2-13B-Chat | 58.4 | 57.0 | 49.9 | 66.9 | 77.6 | 71.2 |
| Qwen-14B-Chat | 70.0 | 66.4 | 58.0 | 65.2 | 74.0 | 66.3 |
| Llama2-13B-Chat | 38.7 | 54.6 | 40.2 | 78.2 | 78.8 | 68.3 |
| InternLM-20B-Chat | 52.2 | 52.5 | 35.3 | 69.2 | 76.7 | 61.5 |
| Orion-14B-Chat | 63.7 | 61.71 | 49.05 | 76.7 | 78.4 | 71.15 |
对话模型MTBench主观评估
| 模型名称 | 第一轮 | 第二轮 | 平均 |
|---|---|---|---|
| Baichuan2-13B-Chat | 7.05 | 6.47 | 6.76 |
| Qwen-14B-Chat | 7.30 | 6.62 | 6.96 |
| Llama2-13B-Chat | 7.10 | 6.20 | 6.65 |
| InternLM-20B-Chat | 7.03 | 5.93 | 6.48 |
| Orion-14B-Chat | 7.68 | 7.07 | 7.37 |
对话模型AlignBench主观评估
| 模型名称 | 数学能力 | 逻辑推理 | 基本能力 | 中文理解 | 综合问答 | 写作能力 | 角色扮演 | 专业知识 | 平均 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Baichuan2-13B-Chat | 3.76 | 4.07 | 6.22 | 6.05 | 7.11 | 6.97 | 6.75 | 6.43 | 5.25 |
| Qwen-14B-Chat | 4.91 | 4.71 | 6.90 | 6.36 | 6.74 | 6.64 | 6.59 | 6.56 | 5.72 |
| Llama2-13B-Chat | 3.05 | 3.79 | 5.43 | 4.40 | 6.76 | 6.63 | 6.99 | 5.65 | 4.70 |
| InternLM-20B-Chat | 3.39 | 3.92 | 5.96 | 5.50 | 7.18 | 6.19 | 6.49 | 6.22 | 4.96 |
| Orion-14B-Chat | 4.00 | 4.24 | 6.18 | 6.57 | 7.16 | 7.36 | 7.16 | 6.99 | 5.51 |
模型推理
推理所需的模型权重、源码、配置已发布在 Hugging Face，下载链接见本文档最开始的表格。我们在此示范多种推理方式。程序会自动从 Hugging Face 下载所需资源。
Python 代码方式
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B", use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B", device_map="auto",
torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("OrionStarAI/Orion-14B")
messages = [{"role": "user", "content": "你好! 你叫什么名字!"}]
response = model.chat(tokenizer, messages, streaming=Flase)
print(response)
# 你好，我的名字叫聚言，很高兴见到你。
在上述两段代码中，模型加载指定 device_map='auto'
，会使用所有可用显卡。如需指定使用的设备，可以使用类似 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1（使用了0、1号显卡）的方式控制。
命令行工具方式
python cli_demo.py
本命令行工具是为 Chat 场景设计，因此我们不支持使用该工具调用 Base 模型。
脚本直接推理
python text_generation.py --model OrionStarAI/Orion-14B --tokenizer OrionStarAI/Orion-14B --prompt 你好,你叫什么名字
示例输出
闲聊
用户：你好,你叫什么名字
Orion-14B：你好，我的名字叫聚言，很高兴见到你。
用户：你有哪些功能
Orion-14B：我是一个多才多艺的AI助手，我可以回答你的问题、陪你聊天、帮你查询信息、提供生活建议等等。
用户：讲个笑话
Orion-14B：为什么香肠总是不开心？因为它没有朋友，只能被夹在面包里。
数学
用户：鸡和兔在一个笼子里，共有26个头，68只脚，那么鸡有多少只，兔有多少只？
Orion-14B：设鸡的数量为x，兔的数量为y。
根据题意，可得出以下两个方程：
x + y = 26 （共有26个头）
2x + 4y = 68 （共有68只脚）
将第一个方程变形，得到y = 26 - x
将y的值代入第二个方程中，得到：
2x + 4(26-x) = 68
解这个方程，得到x = 18
所以，鸡有18只，兔有26 - 18 = 8只。
企业介绍
猎户星空（OrionStar）是一家全球领先的服务机器人解决方案公司，成立于2016年9月。猎户星空致力于基于人工智能技术打造下一代革命性机器人，使人们能够摆脱重复的体力劳动，使人类的工作和生活更加智能和有趣，通过技术使社会和世界变得更加美好。
猎户星空拥有完全自主开发的全链条人工智能技术，如语音交互和视觉导航。它整合了产品开发能力和技术应用能力。基于Orion机械臂平台，它推出了ORION STAR AI Robot Greeting、AI Robot Greeting Mini、Lucki、Coffee Master等产品，并建立了Orion机器人的开放平台OrionOS。通过为 真正有用的机器人而生 的理念实践，它通过AI技术为更多人赋能。
凭借7年AI经验积累，猎户星空已推出的大模型深度应用“聚言”，并陆续面向行业客户提供定制化AI大模型咨询与服务解决方案，真正帮助客户实现企业经营效率领先同行目标。
猎户星空具备全链条大模型应用能力的核心优势，包括拥有从海量数据处理、大模型预训练、二次预训练、微调(Fine-tune)、Prompt Engineering 、Agent开发的全链条能力和经验积累；拥有完整的端到端模型训练能力，包括系统化的数据处理流程和数百张GPU的并行模型训练能力，现已在大政务、云服务、出海电商、快消等多个行业场景落地。
欢迎有大模型应用落地需求的企业联系我们进行商务合作，咨询电话 400-898-7779 。
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声明、协议
声明
我们强烈呼吁所有使用者，不要利用 Orion-14B 模型进行任何危害国家社会安全或违法的活动。另外，我们也要求使用者不要将 Orion-14B 模型用于未经适当安全审查和备案的互联网服务。
我们希望所有的使用者都能遵守这个原则，确保科技的发展能在规范和合法的环境下进行。 我们已经尽我们所能，来确保模型训练过程中使用的数据的合规性。然而，尽管我们已经做出了巨大的努力，但由于模型和数据的复杂性，仍有可能存在一些无法预见的问题。因此，如果由于使用 Orion-14B 开源模型而导致的任何问题，包括但不限于数据安全问题、公共舆论风险，或模型被误导、滥用、传播或不当利用所带来的任何风险和问题，我们将不承担任何责任。
协议
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