元象多语言通用大模型 XVERSE-13B 自 8 月 7 日开源以来广受关注，为促进大模型在垂直领域和特定任务的应用，方便开发者快速高效地定制化调优，元象宣布推出 XVERSE-13B-Chat 版，继续开源，并可免费商用。


 开源信息 

Hugging Face：

https://huggingface.co/xverse/XVERSE-13B-Chat

Github：
https://github.com/xverse-ai/XVERSE-13B

联系邮箱：opensource@xverse.cn


XVERSE-13B 是同尺寸中效果最好的多语言大模型系列，性能超越 Llama-2-13B、Baichuan-13B-Chat 等国内外开源代表（图一），凭借高性能、全开源、可商用等优势，是国产替代和中文应用的更佳选择。

图一：XVERSE-13B 系列使用 five shot 方法测试 

在各项中英文权威测评中持续领先


此次 Chat 版通过底座指令精调（Supervised Fine-tuning，简称 SFT ），使大模型在语言理解和生成上更加精准流畅，基础性能显著提升，比如 MMLU英文（+9%）、 AGIEval 中英（+17%）、GAOKAO-En 英文（+21%）等数据集效果优异。它还补齐了多个指令场景能力，用途更广，包括角色扮演、知识问答、文本生成、编程、数学解答和安全性等。


  多场景示例

角色扮演


知识问答


文本生成

语言理解


安全性

  使用教程


环境安装

1. 下载本仓库：
git clone https://github.com/xverse-ai/XVERSE-13B cd XVERSE-13B
2. 使用 pip 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
Transformers 加载方式

可通过以下代码加载 Chat 版对话：
>>>import torch>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM>>> from transformers.generation.utils import GenerationConfig>>> model_path ="xverse/XVERSE-13B-Chat">>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')>>> model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path)>>> model = model.eval()>>>history=[{"role":"user", "content":"1955年谁是美国总统？他是什么党派？"}]>>> response = model.chat(tokenizer, history)>>> print(response)1955年,美国总统是德怀特·D·艾森豪威尔。他所属的党派是共和党。>>> history.append({"role":"assistant", "content": response})>>> history.append({"role":"user", "content":"他任职了多少年"})>>> response = model.chat(tokenizer, history)>>> print(response)德怀特·D·艾森豪威尔在1953年至1961年间担任美国总统,所以他一共任职了8年。
通过以下代码启动一个web server，在浏览器输入访问地址后，可使用 Chat 版对话：
python chat_demo.py --port='port' --model_path='/path/to/model/' --tokenizer_path='/path/to/tokenizer/'

 

  模型量化

支持 INT8 和 INT4 类型量化，可以大幅降低模型加载所需显存。
INT8 量化：
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("xverse/XVERSE-13B-Chat", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) model = model.quantize(8).cuda()
INT4 量化：
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("xverse/XVERSE-13B-Chat", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)model = model.quantize(4).cuda()
Chat 版在不同量化等级下，模型显存占用及 MMLU 准确率：



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