Qwen 1.5 是阿里云推出的一系列大型语言模型,参数规模从 0.5B 到 110B 不等。

0.5b 1.8b 4b 7b 14b 32b 72b 110b

4.1M 6 个月前

自述文件

Qwen 2 现已开放,请访问 这里

Qwen 是阿里云推出的一系列基于 Transformer 的大型语言模型,在海量数据上进行预训练,包括网络文本、书籍、代码等。

Qwen 1.5 新功能

  • 6 个模型尺寸,包括 0.5B、1.8B、4B(默认)、7B、14B、32B(新)和 72B
    • ollama run qwen:0.5b
    • ollama run qwen:1.8b
    • ollama run qwen:4b
    • ollama run qwen:7b
    • ollama run qwen:14b
    • ollama run qwen:32b
    • ollama run qwen:72b
    • ollama run qwen:110b
  • 在人类偏好方面,聊天模型性能显着提升
  • 基础模型和聊天模型均支持多语言
  • 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尺寸:1.8B、7B、14B 和 72B。

功能

  • 低成本部署:推理的最低内存要求低于 2GB。

  • 大规模高质量训练语料库:模型在超过 2.2 万亿个词元上进行预训练,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通过大量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(1.8b7b14b 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)上显著优于同等规模的现有开源模型,甚至在一些基准测试中超过了一些规模更大的模型。

  • 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 万个词元的词汇。该词汇对多种语言更加友好,使用户能够在不扩展词汇的情况下直接进一步增强某些语言的能力。

  • 系统提示:Qwen 可以通过使用系统提示来实现角色扮演、语言风格迁移、任务设置和行为设置。

参考

GitHub

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