最新发布！截止目前最强大的最高支持65k输入的开源可商用AI大模型：MPT-7B！

昨天，开源AI模型领域迎来一个重磅玩家，MosaicML发布MPT-7B系列模型，根据官方宣布的测试结果，MPT-7B的水平与MetaAI发布的LLaMA-7B水平差不多，属于当前开源领域最强大的模型。最重要的是，MPT-7B系列中有一个可以支持最多65k上下文输入的开源模型，比GPT-4的32k还高！应该是目前最长的！

目前，MPT-7B模型系列包含4个，其中3个开源可商用，一个是非商用模型。不过，就在今天，因为MPT-7B训练数据的问题也引发了一些人对于它产权的质疑。

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上述截图来自DataLearner官方的MPT-7B模型卡信息：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/MPT-7B

本文将介绍一下MPT-7B模型的信息，以及它受到的一个合规质疑。

[TOC]

#### MPT-7B简介
MPT全称是MosaicML Pretrained Transformer，是MosaicML发布的一系列大模型。尽管业界已经发布了很多大模型，但是这些模型通常都比较难以训练和部署。而MosaicML发布这样的大模型的目的就是为了解决上述限制，提供一个完全开源且可商用的一个大模型。MPT系列主要的特点是：

1. 有商用许可
2. 基于大量的数据训练
3. 目标是解决长输入（最高支持65K的输入，84K的处理）
4. 训练与推理速度的优化
5. 高效的开源训练代码

从这些特点看，MPT真的是一个很优秀的开源大模型，且官方宣称它的评测结果与LLaMA-7B差不多。

注意，MPT-7B是MosaicML基于自己的平台重新训练的新的transformer模型，因此不受到之前任何模型的许可限制。

#### MPT-7B模型的训练细节
MPT-7B基于1万亿tokens的文本和代码数据训练得到。是一个decoder-style类型的transformer。

它的训练是基于MosaicML自己收集的数据进行的，主要使用的数据集如下图所示：

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MosaicML训练使用的Tokenizer是EleutherAI发布的[GPT-NeoX 20B tokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/gpt_neox "GPT-NeoX 20B tokenizer.")。原始的tokenizer的词汇表是50257，但是MPT模型设置的是50432，原因是50432正好是128的整数倍，可以提高MFU。另一个原因是官方希望留一些tokens可以用在后面的UL2训练中。

此外，MPT-7B的训练是基于MosaicML自己的平台做的，具体技术工具如下：
1. 基于Oracle Cloud的A100-40GB和A100-80GB训练
2. 架构使用MosaicML的MosaicML platform
3. 数据集采用Oracle提供的OCI对象存储服务，和MosaicML的Streaming工具
4. 训练软件：Composer、PyTorch FSDP和LLM Foundry

上述涉及的工具大家也可以去官方的GitHub查看详情，可以学习一下这个MPT相关的训练平台，毕竟它的效果很好。

#### MPT-7B的版本
MPT-7B此次发布的共4个版本，并不是每一个版本都是授权商用的。

|模型名称|特点|是否可商用|模型链接|
|:----|:----|:----|:----|
|MPT-7B Base|MPT基础模型，基于1万亿tokens数据集训练|授权商用|https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b|
|MPT-7B-StoryWriter-65k+|基于MPT-7B进一步微调得到，针对长输入场景，最多可以生成65k+的长内容|授权商用|https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b-storywriter|
|MPT-7B-Instruct|指令跟踪模型，基于MPT-7B Base在指令数据集微调得到|授权商用|https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b-instruct|
|MPT-7B-Chat|一个用于生成对话的聊天机器人模型|不可以商用|https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b-chat|

如上图所示，除了基础版本外，还有三个基于基础版本微调的模型。分别针对不同的应用，其中比较有意思的是MPT-7B-StoryWriter-65k+。

大多数模型最多只能处理几千个tokens，但是这个模型最多可以处理65k的上下文信息。如下图所示：

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主要的原因是使用了一个关键的技术——ALiBi。

ALiBi是华盛顿大学和FacebookAI（那会还没改名）在2021年8月份联合发布的一个技术。全称是带线性偏差的注意力机制（Attention with Linear Biases，ALiBi）。ALiBi不会将位置嵌入添加到词嵌入中，而是通过一个与距离成比例的惩罚来调整Query-Value的注意力得分。详情：https://arxiv.org/abs/2108.12409 。该方法可以将输入的长度extrapolate（原文的单词）到更长的情况，但是训练速度和内存使用都在降低！

官方演示了用这个模型阅读《了不起的盖茨比》（全文长度68k），然后生成了一个新的结尾（推理读取这个数据使用了约20秒）。生成的速度略慢，约每分钟105个单词。不过长输入的一个优点就是未来我们可以做更多的事情了，包括阅读论文，技术文档等。

#### MPT-7B的性能
官方放出了不同模型在不同任务上的对比结果：

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可以说，在70亿参数规模领域，MPT-7B算的上最优秀的一类了。不过我好奇，看这个样子，目前大多数模型都达不到LLaMA的效果啊~~

#### MPT-7B陷入了争议
不过，MPT-7B模型在今天早些时候也引发了一个问题：版权问题。

CreativeAI的创始人对MPT-7B的开源做了质疑。也是因为前面的这个65k输入的模型，MPT-7B-StoryWriter-65k+。这个模型为了取得更好的效果，使用了books3数据集的一个子集。这是EleutherAI开源的一个数据集，属于Pile数据集的一部分。该数据集包含197000本书的文本内容。不过它里面是有版权的。因此，他质疑首先MosaicML没有获得授权，也没有权力开源MPT-7B-StoryWriter-65k+。

另外，官方宣称MPT-7B-Chat不可以商用的原因是因为它与 ShareGPT-Vicuna, HC3, Alpaca, Helpful and Harmless, and Evol-Instruct等模型提供的数据集做了微调，因此为了避免法律问题他们选择开源但是不授权商用！这也被质疑是区别对待。

#### MPT-7B总结
尽管MPT-7B受到了一些质疑，但是总体来说，它依然是一个十分优秀的开源模型，甚至是70亿参数规模中最优秀的开源模型。而它的MPT-7B-StoryWriter-65k+更是打开了长输入的空间。难关谷歌自己人也焦虑，开源发展的确是太快了！

MPT-7B的模型的代码、预训练文件地址等信息请关注DataLearner模型卡：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/MPT-7B

我们将会一直更新。

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