Qwen 1.5 是阿里云推出的一系列大型语言模型，参数量从 0.5B 到 110B 不等
0.5b 1.8b 4b 7b 14b 32b 72b 110b
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9 个月前
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模型
架构qwen2
·
参数620M
·
量化Q4_K_S
397MB
参数
{"stop":["\u003c|im_start|\u003e","\u003c|im_end|\u003e"]}
59B
模板
{{ if .System }}<|im_start|>system {{ .System }}<|im_end|>{{ end }}<|im_start|>user {{ .Prompt }}<|i
130B
许可证
Tongyi Qianwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT Tongyi Qianwen Release Date: November 30, 2023 By clicki
7.3kB
自述文件
Qwen 2 现已 发布。
Qwen 是一系列由阿里云训练的基于 Transformer 的大型语言模型，在大量数据上进行预训练，包括网页文本、书籍、代码等。
Qwen 1.5 中的新增内容
- 6 种模型尺寸，包括 0.5B、1.8B、4B（默认）、7B、14B、32B（新增）和 72B
ollama run qwen:0.5bollama run qwen:1.8bollama run qwen:4bollama run qwen:7bollama run qwen:14bollama run qwen:32bollama run qwen:72bollama run qwen:110b
- 在聊天模型的人类偏好方面取得了显著的性能提升
- 基础模型和聊天模型都支持多语言
- 所有尺寸的模型都稳定支持 32K 上下文长度
原始 Qwen 模型提供四种不同的参数大小：1.8B、7B、14B 和 72B。
功能
低成本部署：推理的最小内存要求小于 2GB。
大规模高质量训练语料库：模型在超过 2.2 万亿个 token 上进行预训练，包括中文、英文、多语言文本、代码和数学，涵盖通用和专业领域。预训练语料库的分布经过大量的消融实验进行了优化。
良好的性能：Qwen 支持较长的上下文长度（
1.8b、7b和14b参数模型为 8K，72b参数模型为 32K），并在多个中文和英文下游评估任务（包括常识、推理、代码、数学等）上显著超越同等规模的现有开源模型，甚至在几个基准测试中超越了一些更大规模的模型。更全面的词汇覆盖率：与其他基于中文和英文词汇的开源模型相比，Qwen 使用了超过 15 万个 token 的词汇表。该词汇表对多种语言更友好，使用户能够直接进一步增强某些语言的能力，而无需扩展词汇表。
系统提示：Qwen 可以通过使用系统提示实现角色扮演、语言风格转换、任务设置和行为设置。