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Mistral-7B’s performance on 5-shot MMLU

Mistral-7B 是一个很强的 7B 开源模型，在 Mistral 官网和论文中声称可以在 5-shot MMLU 上达到 60.1% 的准确率，首先下载官方的模型权重文件（Mistral-7B-v0.1）并直接在原精度（BF16）上进行推理，尝试复现出官方的准确率。

llmtask

这里使用 llmtask 来进行下游任务测试，非常方便快捷，只需要

pip install llmtask==0.0.2

即可完成安装，可以直接测试模型在 C-Eval 和 MMLU 数据集上的表现。

示例代码：

import random

from llmtask import TaskGenerator

choices = ("A", "B", "C", "D")

TG = TaskGenerator("mmlu", max_shot=4)

for task in TG:
    TG.feedback(random.choice(choices))

print(TG.summary())

测试 Mistral-7B 原精度推理脚本：

import time

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
from llmtask import TaskGenerator


def log(msg):
    with open("mmlu_5shot_bf16.log", "a") as f:
        f.write(f"{msg}\n")

device = "cuda"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/path/to/Mistral-7B-v0.1", torch_dtype=torch.bfloat16).to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/Mistral-7B-v0.1")

cnt = 0
TG = TaskGenerator("mmlu", max_shot=5)
for task in TG:
    model_inputs = tokenizer([task], return_tensors="pt").to(device)
    input_tokens = len(model_inputs['input_ids'][0])
    t0 = time.time()
    generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=1, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    ans = tokenizer.batch_decode([generated_ids[0][input_tokens:]])[0]
    log(f"[{cnt:5}] [{(time.time() - t0):5.3f} s] => ans:{ans}")
    cnt += 1
    TG.feedback(ans)
    log(TG.summary())
    torch.cuda.empty_cache()

测试结果如下（每次只推理一个 Token 作为模型选择的答案，很快就可以测试完成）：

平均每道题耗时 $204$ms，最后的测试结果还算比较接近官方的结果，以此作为 baseline 和量化后的模型权重对比推理下游任务准确率的损失情况。

8bit/4bit Quantization

量化使用 transformers 内置的 bitsandbytes 提供的 LLM.int8() 作为 8bit 量化算法（threshold=6.0），4bit 量化包含两种 4bit 的数据类型 FP4 和 NF4，以及 torch.float32 和 torch.float16 两种计算类型，接下来分别对这些场景进行测试。

8bit

进行 8bit 推理只需要修改加载权重的这一行即可：

虽然官方已经不推荐这样做了，但是这里不需要在 BitsAndBytesConfig 配置额外的参数，可以直接这样使用默认参数。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/path/to/Mistral-7B-v0.1", load_in_8bit=True)

8bit 量化后平均每道题耗时 $401$ms，测试结果如下：

4bit

通过 BitsAndBytesConfig 来配置量化类型（FP4/NF4）测试脚本：

import time

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
from llmtask import TaskGenerator


def log(msg):
    with open("mmlu_5shot_fp4_fp16.log", "a") as f:
        f.write(f"{msg}\n")

device = "cuda"

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_quant_type="fp4",
    bnb_4bit_use_double_quant=False,
    bnb_4bit_quant_storage=torch.uint8
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/path/to/Mistral-7B-v0.1", quantization_config=bnb_config)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/Mistral-7B-v0.1")

TG = TaskGenerator("mmlu", max_shot=5)
cnt = 0
for task in TG:
    model_inputs = tokenizer([task], return_tensors="pt").to(device)
    input_tokens = len(model_inputs['input_ids'][0])
    t0 = time.time()
    generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=1, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    ans = tokenizer.batch_decode([generated_ids[0][input_tokens:]])[0]
    log(f"[{cnt:5}] [{(time.time() - t0):5.3f} s] => ans:{ans}")
    cnt += 1
    TG.feedback(ans)
    log(TG.summary())
    torch.cuda.empty_cache()

下面是改变其中某个参数后在 MMLU 数据集上的准确率，可以看出即使是 4bit 对准确率影响都没有很大，首 Token 性能还可以接近原精度，还节省了大量的空间。

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