🤗 Hugging Face • 🤖 ModelScope • ⭕️ WiseModel • 🌐 PKU-KCL
Shell是蚌壳智能联合北京大学知识计算实验室在代码大模型CodeShell基础上训练的通用大模型基座。Shell在保留Codeshell优异的代码能力的同时，具有以下特性：
- 更全面的通用能力：Shell在Codeshell的基础上继续预训练了1.5 T token的中英文语料，通用能力大幅提升。在语言、知识、推理等评测中，Shell均取得了优异的性能。
- 依旧强大的代码能力：Shell在继续预训练的过程中，保留了20%高质量代码数据，使得Shell在获得通用能力的同时，依旧保留了CodeShell强大的代码能力。
- 更强大的语义理解能力：Shell在继承Codeshell优异代码能力的同时，形成了强大的语义理解能力。相比LLaMA2-7B，Shell在RACE-Middle （+102%）、RACE-High（+98%）、OpenbookQA（+42%）等多个语义理解数据集取得更好的性能，达到同等规模开源大模型的领先水平。
本次我们同时发布了Shell-7B的base版本和chat版本，大家可以根据自身需求选择对应的模型。
- Shell-7B-Base：具有强大语义理解能力的通用大模型，大家可以基于该模型微调自己的大模型。
- Shell-7B-Chat：在Shell-7B-Base微调得到的对话预训练模型，直接下载使用即可获得流畅的对话体验。
我们共选取了16个经典数据集对Shell进行了全面评测，评测脚本详见模型评测。具体评测结果如下。
| Dataset | Baichuan2-7B-Base | LLaMA-2-7B | Shell-7B |
|---|---|---|---|
| C-Eval | 56.3 | 32.5 | 50.13 |
| AGIEval | 34.6 | 21.8 | 30.69 |
| MMLU | 54.7 | 46.8 | 49.49 |
| CMMLU | 57 | 31.8 | 50.4 |
| GAOKAO-Bench | 34.8 | 18.9 | 33 |
| WiC | 50 | 50 | 50.47 |
| CHID | 82.7 | 46.5 | 83.17 |
| AFQMC | 58.4 | 69 | 69 |
| WSC | 66.3 | 66.3 | 63.46 |
| RACE(Middle) | 50.9 | 40.2 | 82.66 |
| RACE(High) | 52.5 | 37.5 | 74.24 |
| OpenbookQA | 32.8 | 57 | 79 |
| GSM8K | 24.6 | 16.7 | 20.7 |
| HumanEval | 17.7 | 12.8 | 23.96 |
| MBPP | 24 | 14.8 | 31.4 |
| BBH | 41.8 | 38.2 | 38.16 |
- python 3.8 and above
- pytorch 2.0 and above are recommended
- transformers 4.32 and above
- CUDA 11.8 and above are recommended (this is for GPU users, flash-attention users, etc.)
Shell系列模型已经上传至 Hugging Face，开发者可以通过Transformers快速调用Shell-7B和Shell-Chat-7B。
在开始之前，请确保已经正确设置了环境，并安装了必要的代码包，以及满足上一小节的环境要求。你可以通过下列代码快速安装相关依赖。
pip install -r requirements.txt
接下来你可以通过Transformers使用Shell。
您可以通过Transformers加载Shell-7B-Base模型，Shell-7B-Base具备生成流畅自然语言的能力，您可以通过generate方法让模型生成相关的文字。
importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM, AutoTokenizerdevice='cuda'iftorch.cuda.is_available() else'cpu'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("WisdomShell/Shell-7B-Base")
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("WisdomShell/Shell-7B-Base", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).to(device)
inputs=tokenizer('你好', return_tensors='pt').to(device)
outputs=model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))类似的，您可以通过Transformers加载Shell-7B-Chat模型，并通过chat方法与其进行对话。
importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM, AutoTokenizerdevice='cuda'iftorch.cuda.is_available() else'cpu'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("WisdomShell/Shell-7B-Chat")
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("WisdomShell/Shell-7B-Chat", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).to(device)
history= []
output=model.chat('你是谁', history, tokenizer)
print(output)由于大部分个人电脑没有GPU，Shell提供了C/C++版本的推理支持，开发者可以根据本地环境进行编译与使用，详见Shell C/C++本地化版。
我们同样提供了模型微调相关代码，大家可以按照示例数据的格式准备自己的数据，进行快速微调，具体请参考模型微调。
其中，多轮对话微调数据格式如下。
[
{
"id": "identity_0",
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "你好"
},
{
"from": "assistant",
"value": "您好，我是Shell，请问有什么可以帮助您的吗？"
}
]
}
]我们提供了Web-UI、命令行、API三种形式的Demo。
开发者通过下列命令启动Web服务，服务启动后，可以通过https://127.0.0.1:8000进行访问。
python demos/web_demo.py
我们也提供了命令行交互的Demo版本，开发者可以通过下列命令运行。
python demos/cli_demo.py
Shell也提供了基于OpenAI API的部署方法。
python demos/openai_api.py
启动后即可通过HTTP请求与Shell交互。
curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Shell-7B-Chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你好"
}
]
}'
社区使用Shell模型需要遵循《Shell模型许可协议》及Apache 2.0许可协议。Shell模型允许用于商业用途，但如果您计划将Shell模型或其派生产品用于商业用途，需要您确认主体符合以下条件：
- 关联方的服务或产品的每日平均活跃用户数（DAU）不能超过100万。
- 关联方不得是软件服务提供商或云服务提供商。
- 关联方不存在将获得授予的商业许可，在未经许可的前提下将其再授权给其他第三方的可能性。
在满足上述条件的前提下，您需要通过向service@openbankai.com发送电子邮件，提交《Shell模型许可协议》要求的申请材料。经审核通过后，将授予您一个全球的、非排他的、不可转让的、不可再授权的商业版权许可。