MiniCPM
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评测结果
评测设置
由于大模型评测难以统一，且大量评测也没有公开的prompt和测试代码，对于具体评测方式，我们只能尽量做到适合各类模型。 整体而言，我们测试时采用统一的prompt输入，并按照各模型对应的模板进行输入调整。 评测脚本及prompt已开源在我们的Github仓库中，也欢迎更多开发者来不断改进我们的评测方式。
部署模式
因为MiniCPM采用Mup的结构，与现有模型在具体计算上有细微差别，我们是基于vllm=0.2.2版本进行了我们模型的实现。 对于非MiniCPM模型，我们直接采样了vllm=0.2.7的最新版本进行推理。
评测度量
对于QA任务（选择题任务），我们选用两种方式进行测试：第一种是PPL：将选项作为题目生成的延续，并根据各个选项的PPL来进行答案选择；第二种是直接生成答案选项。对于不同模型，这两种方式得到的结果差异较大。MiniCPM两种模式上的结果较为接近，而Mistral-7B-v0.1等模型在PPL上表现较好，直接生成上效果较差。在具体评测时，我们以两种评测方式得分的最高者为最终结果，以此保证对比的公平性。
评测结果
- 文本评测
| 平均分 | 英文均分 | 中文均分 | CEval | CMMLU | MMLU | HumanEval | MBPP | GSM8K | MATH | BBH | Arc-e | ARC-c | HellaSwag |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama2-7B | 35.40 | 36.21 | 31.765 | 32.42 | 31.11 | 44.32 | 12.2 | 27.17 | 13.57 | 1.8 | 33.23 | 75.25 | 42.75 |
| Qwen-7B | 53.87 | 52.42 | 59.655 | 58.96 | 60.35 | 57.65 | 17.07 | 42.15 | 41.24 | 37.75 | 83.42 | 64.76 | 75.32* |
| Deepseek-7B | 39.96 | 39.15 | 43.635 | 42.82 | 44.45 | 47.82 | 20.12 | 41.45 | 15.85 | 1.53 | 33.38 | 74.58* | 42.15* |
| Mistral-7B | 48.97 | 49.96 | 44.54 | 46.12 | 42.96 | 62.69 | 27.44 | 45.2 | 33.13 | 5.0 | 41.06 | 83.92 | 70.73 |
| Llama2-13B | 41.48 | 42.44 | 37.19 | 37.32 | 37.06 | 54.71 | 17.07 | 32.55 | 21.15 | 2.25 | 37.92 | 78.87* | 58.19 |
| MPT-30B | 38.17 | 39.82 | 30.715 | 29.34 | 32.09 | 46.56 | 21.95 | 35.36 | 10.31 | 1.56 | 38.22 | 78.66* | 46.08* |
| Falcon-40B | 43.62 | 44.21 | 40.93 | 40.29 | 41.57 | 53.53 | 24.39 | 36.53 | 22.44 | 1.92 | 36.24 | 81.94* | 57.68 |
| MiniCPM-2B | 52.33 | 52.6 | 51.1 | 51.13 | 51.07 | 53.46 | 50.00 | 47.31 | 53.83 | 10.24 | 36.87 | 85.44 | 68.00 |
| 平均分 | 英文均分 | 中文均分 | CEval | CMMLU | MMLU | HumanEval | MBPP | GSM8K | MATH | BBH | Arc-e | ARC-c | HellaSwag |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TinyLlama-1.1B | 25.36 | 25.55 | 24.525 | 25.02 | 24.03 | 24.3 | 6.71 | 19.91 | 2.27 | 0.74 | 28.78 | 60.77* | 28.15* |
| Gemini Nano-3B | - | - | - | - | - | - | - | 27.2(report) | 22.8(report) | - | 42.4(report) | - | - |
| StableLM-Zephyr-3B | 43.43 | 46.28 | 30.615 | 30.34 | 30.89 | 45.9 | 35.37 | 31.85 | 52.54 | 12.12 | 37.68 | 73.78 | 55.38 |
| Phi-2（2B） | 48.84 | 54.41 | 23.775 | 23.37 | 24.18 | 52.66 | 47.56 | 55.04 | 57.16 | 3.5 | 43.39 | 86.11 | 71.25 |
| MiniCPM-2B | 52.33 | 52.6 | 51.1 | 51.13 | 51.07 | 53.46 | 50.00 | 47.31 | 53.83 | 10.24 | 36.87 | 85.44 | 68.00 |
- 多模态评测
| Models | MME(P) | MMB-dev(en) | MMB-dev(zh) | MMMU-val | CMMMU-val |
|---|---|---|---|---|---|
| LLaVA-Phi | 1335.1 | 59.8 | / | / | / |
| MobileVLM | 1288.9 | 59.6 | / | / | / |
| Imp-v1 | 1434.0 | 66.5 | / | / | / |
| Qwen-VL-Chat | 1487 | 60.6 | 56.7 | 35.9 | 30.7 |
| MiniCPM-V | 1446 | 67.3 | 61.9 | 34.7 | 32.1 |
- DPO评测
| Models | MT-bench |
|---|---|
| GPT-4-turbo | 9.32 |
| GPT-3.5-turbo | 8.39 |
| Mistral-8*7b-Instruct-v0.1 | 8.30 |
| Claude-2.1 | 8.18 |
| Zephyr-7B-beta | 7.34 |
| MiniCPM-2B | 7.25 |
| Vicuna-33B | 7.12 |
| Zephyr-7B-alpha | 6.88 |
| LLaMA-2-70B-chat | 6.86 |
| Mistral-7B-Instruct-v0.1 | 6.84 |
| MPT-34B-instruct | 6.39 |
手机部署
进行Int4量化后，MiniCPM只占2GB空间，具备在端侧手机进行模型部署的条件。
部署步骤
对于不同的操作系统，我们进行了不同的适配。 注意：当前开源框架对手机支持还在完善，并非所有芯片与操作系统版本均能成功运行MLC-LLM或LLMFarm。
-
Android、Harmony
- 使用开源框架MLC-LLM进行模型适配。
- 支持文本模型、多模态模型。
- 适用于MiniCPM-2B-SFT-INT4、MiniCPM-2B-DPO-INT4、MiniCPM-V。
- 编译安装MiniCPM指南
-
iOS
- 使用开源框架LLMFarm进行模型适配。
- 支持文本模型。
- 适用于MiniCPM-2B-SFT-INT4、MiniCPM-2B-DPO-INT4
- 编译安装MiniCPM指南
部署性能
- 文本模型
我们未针对手机推理模型进行深度优化和系统测试，仅验证MiniCPM使用手机芯片进行推理的可行性。 我们也欢迎更多开发者进一步调优并更新下面的测试列表，不断提升端侧大模型在手机上的推理性能。
| 手机型号 | 操作系统 | 处理器 | Memory（GB） | 推理吞吐（token/s） |
|---|---|---|---|---|
| OPPO Find N3 | Android 13 | snapdragon 8 Gen2 | 12 | 6.5 |
| Samsung S23 Ultra | Android 14 | snapdragon 8 Gen2 | 12 | 6.4 |
| Meizu M182Q | Android 11 | snapdragon 888Plus | 8 | 3.7 |
| Xiaomi 12 Pro | Android 13 | snapdragon 8 Gen1 | 8+3 | 3.7 |
| Xiaomi Redmi K40 | Android 11 | snapdragon 870 | 8 | 3.5 |
| Oneplus LE 2100 | Android 13 | snapdragon 870 | 12 | 3.5 |
| Oneplus HD1900 | Android 11 | snapdragon 865 | 8 | 3.2 |
| Oneplus HD1900 | Android 11 | snapdragon 855 | 8 | 3.0 |
| Oneplus HD1905 | Android 10 | snapdragon 855 | 8 | 3.0 |
| Oneplus HD1900 | Android 11 | snapdragon 855 | 8 | 3.0 |
| Xiaomi MI 8 | Android 9 | snapdragon 845 | 6 | 2.3 |
| Huawei Nova 11SE | Harmony 4.0.0 | snapdragon 778 | 12 | 1.9 |
| Xiaomi MIX 2 | Android 9 | snapdragon 835 | 6 | 1.3 |
| iPhone 15 Pro | iOS 17.2.1 | A16 | 8 | 18.0 |
| iPhone 15 | iOS 17.2.1 | A16 | 6 | 15.0 |
| iPhone 12 Pro | iOS 16.5.1 | A14 | 6 | 5.8 |
| iPhone 12 | iOS 17.2.1 | A14 | 4 | 5.8 |
| iPhone 11 | iOS 16.6 | A13 | 4 | 4.6 |
- 多模态模型
此前尚未有工作尝试在手机上部署多模态大模型。 我们此次在MLC-LLM上验证了手机部署MiniCPM-V的可行性，能够正常输入输出，但也存在图片处理时间较长的问题，需要进一步优化。
todo
Demo & API 部署
基于Gradio的网页版Demo
使用如下命令启动基于Gradio的网页版demo：
python demo/gradio_based_demo.py
高效参数微调
开源协议
模型协议
本仓库中代码依照 Apache-2.0 协议开源，MiniCPM 模型权重的使用则需要遵循 “通用模型许可协议-来源说明-宣传限制-商业授权”。 MiniCPM 模型权重对学术研究完全开放。如需将模型用于商业用途，请联系cpm@modelbest.cn来获取书面授权，在登记后亦允许免费商业使用。
声明
作为一个语言模型，MiniCPM 通过学习大量的文本来生成内容，但它无法理解、表达个人观点或价值判断，它所输出的任何内容都不代表模型开发者的观点和立场。 因此用户在使用 MiniCPM 生成的内容时，应自行负责对其进行评估和验证。如果由于使用 MinCPM 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。
工作引用
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@inproceedings{minicpm2024,
title={MiniCPM: todo},
booktitle={OpenBMB Blog},
year={2024}
}
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