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	---
	license: apache-2.0
	language:
	- en
	- zh
	pipeline_tag: text-generation
	---
	# Megrez-3B: 软硬协同释放无穹端侧智能
	<p align="center">
	<img src="assets/megrez_logo.png" width="400"/>
	<p>

	<p align="center">
	🔗 <a href="https://github.com/infinigence/Infini-Megrez">GitHub</a>&nbsp&nbsp \| &nbsp&nbsp🏠 <a href="https://cloud.infini-ai.com/genstudio/model/mo-c73owqiotql7lozr">Infini-AI MaaS</a>&nbsp&nbsp \| &nbsp&nbsp📖 <a href="https://huggingface.co./Infinigence/Megrez-3B-Instruct/blob/main/assets/wechat-official.jpg">WeChat Official</a>&nbsp&nbsp \| &nbsp&nbsp💬 <a href="https://huggingface.co./Infinigence/Megrez-3B-Instruct/blob/main/assets/wechat-group.jpg">WeChat Groups</a>&nbsp&nbsp
	</p>
	<h4 align="center">
	<p>
	<b>中文</b> \| <a href="https://huggingface.co./Infinigence/Megrez-3B-Instruct/blob/main/README_EN.md">English</a>
	<p>
	</h4>

	## 模型简介
	Megrez-3B-Instruct是由无问芯穹（[Infinigence AI](https://cloud.infini-ai.com/platform/ai)）完全自主训练的大语言模型。Megrez-3B旨在通过软硬协同理念，打造一款极速推理、小巧精悍、极易上手的端侧智能解决方案。Megrez-3B具有以下优点：
	1. 高精度：Megrez-3B虽然参数规模只有3B，但通过提升数据质量，成功弥合模型能力代差，将上一代14B模型的能力成功压缩进3B大小的模型，在主流榜单上取得了优秀的性能表现。
	2. 高速度：模型小≠速度快。Megrez-3B通过软硬协同优化，确保了各结构参数与主流硬件高度适配，推理速度领先同精度模型最大300%。
	3. 简单易用：模型设计之初我们进行了激烈的讨论：应该在结构设计上留出更多软硬协同的空间（如ReLU、稀疏化、更精简的结构等），还是使用经典结构便于开发者直接用起来？我们选择了后者，即采用最原始的LLaMA结构，开发者无需任何修改便可将模型部署于各种平台，最小化二次开发复杂度。
	4. 丰富应用：我们提供了完整的WebSearch方案。我们对模型进行了针对性训练，使模型可以自动决策搜索调用时机，在搜索和对话中自动切换，并提供更好的总结效果。我们提供了完整的部署工程代码 [github](https://github.com/infinigence/InfiniWebSearch)，用户可以基于该功能构建属于自己的Kimi或Perplexity，克服小模型常见的幻觉问题和知识储备不足的局限。

	## 基础信息
	* Architecture: Llama-2 with GQA
	* Context length: 32K tokens
	* Params (Total): 2.92B
	* Params (Backbone only, w/o Emb or Softmax): 2.29B
	* Vocab Size: 122880
	* Training data: 3T tokens
	* Supported languages: Chinese & English

	## 性能
	我们使用开源评测工具 [OpenCompass](https://github.com/open-compass/opencompass) 对 Megrez-3B-Instruct 进行了评测。部分评测结果如下表所示。

	速度精度模型大小散点图如下，位置越靠近右上表明模型越好越快。
	![MMLU](assets/mmlu.jpg)
	![MTBench](assets/mtbench.jpg)

	### 综合能力
	\| 模型 \| 指令模型 \| # Non-Emb Params \| 推理速度 (tokens/s) \| C-EVAL \| CMMLU \| MMLU \| MMLU-Pro \| HumanEval \| MBPP \| GSM8K \| MATH \|
	\|:---------------------:\|:--------:\|:---------------:\|:-------------------:\|:------:\|:-----:\|:-----:\|:--------:\|:---------:\|:-----:\|:-----:\|:-----:\|
	\| Megrez-3B-Instruct \| Y \| 2.3 \| 2329.4 \| 84.8 \| 74.7 \| 72.8 \| 46.1 \| 78.7 \| 71.0 \| 65.5 \| 28.3 \|
	\| Qwen2-1.5B \| \| 1.3 \| 3299.5 \| 70.6 \| 70.3 \| 56.5 \| 21.8 \| 31.1 \| 37.4 \| 58.5 \| 21.7 \|
	\| Qwen2.5-1.5B \| \| 1.3 \| 3318.8 \| - \| - \| 60.9 \| 28.5 \| 37.2 \| 60.2 \| 68.5 \| 35.0 \|
	\| MiniCPM-2B \| \| 2.4 \| 1930.8 \| 51.1 \| 51.1 \| 53.5 \| - \| 50.0 \| 47.3 \| 53.8 \| 10.2 \|
	\| Qwen2.5-3B \| \| 2.8 \| 2248.3 \| - \| - \| 65.6 \| 34.6 \| 42.1 \| 57.1 \| 79.1 \| 42.6 \|
	\| Qwen2.5-3B-Instruct \| Y \| 2.8 \| 2248.3 \| - \| - \| - \| 43.7 \| 74.4 \| 72.7 \| 86.7 \| 65.9 \|
	\| Qwen1.5-4B \| \| 3.2 \| 1837.9 \| 67.6 \| 66.7 \| 56.1 \| - \| 25.6 \| 29.2 \| 57.0 \| 10.0 \|
	\| Phi-3.5-mini-instruct \| Y \| 3.6 \| 1559.1 \| 46.1 \| 46.9 \| 69.0 \| - \| 62.8 \| 69.6 \| 86.2 \| 48.5 \|
	\| MiniCPM3-4B \| Y \| 3.9 \| 901.1 \| 73.6 \| 73.3 \| 67.2 \| - \| 74.4 \| 72.5 \| 81.1 \| 46.6 \|
	\| Yi-1.5-6B \| \| 5.5 \| 1542.7 \| - \| 70.8 \| 63.5 \| - \| 36.5 \| 56.8 \| 62.2 \| 28.4 \|
	\| Qwen1.5-7B \| \| 6.5 \| 1282.3 \| 74.1 \| 73.1 \| 61.0 \| 29.9 \| 36.0 \| 51.6 \| 62.5 \| 20.3 \|
	\| Qwen2-7B \| \| 6.5 \| 1279.4 \| 83.2 \| 83.9 \| 70.3 \| 40.0 \| 51.2 \| 65.9 \| 79.9 \| 44.2 \|
	\| Qwen2.5-7B \| \| 6.5 \| 1283.4 \| - \| - \| 74.2 \| 45.0 \| 57.9 \| 74.9 \| 85.4 \| 49.8 \|
	\| Meta-Llama-3.1-8B \| \| 7.0 \| 1255.9 \| - \| - \| 66.7 \| 37.1 \| - \| - \| - \| - \|
	\| GLM-4-9B-chat \| Y \| 8.2 \| 1076.1 \| 75.6 \| 71.5 \| 72.4 \| - \| 71.8 \| - \| 79.6 \| 50.6 \|
	\| Baichuan2-13B-Base \| \| 12.6 \| 756.7 \| 58.1 \| 62.0 \| 59.2 \| - \| 17.1 \| 30.2 \| 52.8 \| 10.1 \|
	\| Qwen1.5-14B \| \| 12.6 \| 735.6 \| 78.7 \| 77.6 \| 67.6 \| - \| 37.8 \| 44.0 \| 70.1 \| 29.2 \|

	- Qwen2-1.5B模型的指标在其论文和Qwen2.5报告中点数不一致，当前采用原始论文中的精度
	- 测速配置详见 <a href="https://huggingface.co./Infinigence/Megrez-3B-Instruct/blob/main/README_SPEED.md">README_SPEED.md</a>

	### 对话能力
	本表只摘出有官方MT-Bench或AlignBench点数的模型

	\| 模型 \| # Non-Emb Params \| 推理速度 (tokens/s) \| MT-Bench \| AlignBench (ZH) \|
	\|---------------------\|--------------------------------------\|:--------------------------:\|:--------:\|:---------------:\|
	\| Megrez-3B-Instruct \| 2.3 \| 2329.4 \| 8.64 \| 7.06 \|
	\| MiniCPM-2B-sft-bf16 \| 2.4 \| 1930.8 \| - \| 4.64 \|
	\| MiniCPM-2B-dpo-bf16 \| 2.4 \| 1930.8 \| 7.25 \| - \|
	\| Qwen2.5-3B-Instruct \| 2.8 \| 2248.3 \| - \| - \|
	\| MiniCPM3-4B \| 3.9 \| 901.1 \| 8.41 \| 6.74 \|
	\| Yi-1.5-6B-Chat \| 5.5 \| 1542.7 \| 7.50 \| 6.20 \|
	\| Qwen1.5-7B-Chat \| 6.5 \| 1282.3 \| 7.60 \| 6.20 \|
	\| Qwen2-7b-Instruct \| 6.5 \| 1279.4 \| 8.41 \| 7.21 \|
	\| Qwen2.5-7B-Instruct \| 6.5 \| 1283.4 \| 8.75 \| - \|
	\| glm-4-9b-chat \| 8.2 \| 1076.1 \| 8.35 \| 7.01 \|
	\| Baichuan2-13B-Chat \| 12.6 \| 756.7 \| - \| 5.25 \|

	### LLM Leaderboard

	\| 模型 \| # Non-Emb Params \| 推理速度 (tokens/s) \| IFeval strict-prompt \| BBH \| ARC_C \| HellaSwag \| WinoGrande \| TriviaQA \|
	\|-----------------------\|--------------------------------------\|:--------------------------:\|:--------------------:\|:----:\|:-----:\|:---------:\|:----------:\|:--------:\|
	\| Megrez-3B-Instruct \| 2.3 \| 2329.4 \| 68.6 \| 72.6 \| 95.6 \| 83.9 \| 78.8 \| 81.6 \|
	\| MiniCPM-2B \| 2.4 \| 1930.8 \| - \| 36.9 \| 68.0 \| 68.3 \| - \| 32.5 \|
	\| Qwen2.5-3B \| 2.8 \| 2248.3 \| - \| 56.3 \| 56.5 \| 74.6 \| 71.1 \| - \|
	\| Qwen2.5-3B-Instruct \| 2.8 \| 2248.3 \| 58.2 \| - \| - \| - \| - \| - \|
	\| Phi-3.5-mini-instruct \| 3.6 \| 1559.1 \| - \| 69.0 \| 84.6 \| 69.4 \| 68.5 \| - \|
	\| MiniCPM3-4B \| 3.9 \| 901.1 \| 68.4 \| 70.2 \| - \| - \| - \| - \|
	\| Qwen2-7B-Instruct \| 6.5 \| 1279.4 \| - \| 62.6 \| 60.6 \| 80.7 \| 77.0 \| - \|
	\| Meta-Llama-3.1-8B \| 7.0 \| 1255.9 \| 71.5 \| 28.9 \| 83.4 \| - \| - \| - \|

	### 长文本能力
	#### Longbench

	\| \| 单文档问答 \| 多文档问答 \| 概要任务 \| 少样本学习 \| 人工合成任务 \| 代码任务 \| 平均 \|
	\|-----------------------\|:------------------:\|:-----------------:\|:-------------:\|:-----------------:\|:---------------:\|:----------------:\|:-------:\|
	\| Megrez-3B-Instruct \| 39.7 \| 55.5 \| 24.5 \| 62.5 \| 68.5 \| 66.7 \| 52.9 \|
	\| GPT-3.5-Turbo-16k \| 50.5 \| 33.7 \| 21.25 \| 48.15 \| 54.1 \| 54.1 \| 43.63 \|
	\| ChatGLM3-6B-32k \| 51.3 \| 45.7 \| 23.65 \| 55.05 \| 56.2 \| 56.2 \| 48.02 \|
	\| InternLM2-Chat-7B-SFT \| 47.3 \| 45.2 \| 25.3 \| 59.9 \| 67.2 \| 43.5 \| 48.07 \|

	#### 长文本对话能力

	\| \| Longbench-Chat \|
	\|--------------------------\|----------------\|
	\| Megrez-3B-Instruct \| 4.98 \|
	\| Vicuna-7b-v1.5-16k \| 3.51 \|
	\| Mistral-7B-Instruct-v0.2 \| 5.84 \|
	\| ChatGLM3-6B-128k \| 6.52 \|
	\| GLM-4-9B-Chat \| 7.72 \|

	#### 大海捞针实验 (Needle In A Haystack - Pressure Test)
	Megrez-3B-Instruct在32K文本下的大海捞针压力测试全部通过
	![NeedleTest](assets/needle_test.png)

	## WebSearch
	我们模型进行了针对性训练，并提供了完整的工程部署方案。[InfiniWebSearch](https://github.com/infinigence/InfiniWebSearch) 具有以下优势：
	1. 自动决定调用时机：自动决策搜索调用时机，在搜索和对话中自动切换，避免一直调用或一直不调用
	2. 上下文理解：根据多轮对话生成合理的搜索query或处理搜索结果，更好的理解用户意图
	3. 带参考信息的结构化输出：每个结论注明出处，便于查验
	4. 一个模型两种用法：通过sys prompt区分WebSearch功能开启与否，兼顾LLM的高精度与WebSearch的用户体验，两种能力不乱窜

	我们对模型进行了针对性训练，使模型可以自动决策搜索调用时机，在搜索和对话中自动切换，并提供更好的总结效果。我们提供了完整的部署工程代码，用户可以基于该功能构建属于自己的Kimi或Perplexity，克服小模型常见的幻觉问题和知识储备不足的局限。
	![WebSearchDemo](assets/websearch.gif)

	## 快速上手
	### 在线体验
	[MaaS (推荐)](https://cloud.infini-ai.com/genstudio/model/mo-c73owqiotql7lozr)

	### 推理参数
	- 对于对话、文章撰写等具有一定随机性或发散性的输出，可以采用 temperature=0.7等参数进行推理
	- 对于数学、逻辑推理等确定性较高的输出，建议使用 temperature=0.2 的参数进行推理，以减少采样带来的幻觉影响，获得更好的推理能力

	### Huggingface 推理
	安装transformers后，运行以下代码。
	``` python
	from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
	import torch

	path = "Infinigence/Megrez-3B-Instruct"
	device = "cuda"

	tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path, trust_remote_code=True)
	model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=device, trust_remote_code=True)

	messages = [
	{"role": "user", "content": "讲讲黄焖鸡的做法。"},
	]
	model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(device)

	model_outputs = model.generate(
	model_inputs,
	do_sample=True,
	max_new_tokens=1024,
	top_p=0.9,
	temperature=0.2
	)

	output_token_ids = [
	model_outputs[i][len(model_inputs[i]):] for i in range(len(model_inputs))
	]

	responses = tokenizer.batch_decode(output_token_ids, skip_special_tokens=True)[0]
	print(responses)
	```

	### vLLM 推理

	- 安装vLLM
	```bash
	# Install vLLM with CUDA 12.1.
	pip install vllm
	```
	- 测试样例
	```python
	from transformers import AutoTokenizer
	from vllm import LLM, SamplingParams

	model_name = "Infinigence/Megrez-3B-Instruct"
	prompt = [{"role": "user", "content": "讲讲黄焖鸡的做法。"}]

	tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
	input_text = tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

	llm = LLM(
	model=model_name,
	trust_remote_code=True,
	tensor_parallel_size=1
	)
	sampling_params = SamplingParams(top_p=0.9, temperature=0.2, max_tokens=1024)

	outputs = llm.generate(prompts=input_text, sampling_params=sampling_params)

	print(outputs[0].outputs[0].text)
	```

	## 开源协议及使用声明
	- 协议：本仓库中代码依照 [Apache-2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) 协议开源
	- 幻觉：大模型天然存在幻觉问题，用户使用过程中请勿完全相信模型生成的内容。若用户想获取更符合事实的生成内容，推荐利用我们的WebSearch功能，详见 [InfiniWebSearch](https://github.com/paxionfull/InfiniWebSearch)。
	- 数学&推理：小模型在数学和推理任务上更容易出错误的计算过程或推理链条，从而导致最终结果错误。特别的，小模型的输出softmax分布相比大模型明显不够sharp，在较高temperature下更容易出现多次推理结果不一致的问题，在数学/推理等确定性问题上更为明显。我们推荐在这类问题上，调低temperature，或尝试多次推理验证。
	- System Prompt：和绝大多数模型一样，我们推荐使用配置文件中chat_template默认的system prompt，以获得稳定和平衡的体验。本次模型发布弱化了角色扮演等涉及特定领域应用方面的能力，用户若有特定领域的应用需求，我们推荐在本模型基础上按需进行适当微调。
	- 价值观及安全性：本模型已尽全力确保训练过程中使用的数据的合规性，但由于数据的大体量及复杂性，仍有可能存在一些无法预见的问题。如果出现使用本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。