qwen

Qwen 1.5 是阿里云的一系列大型语言模型，参数范围从 0.5B 到 110B

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

4.1M 6 个月前

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Qwen 2 现已推出，点击这里。

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 新增功能

  • 6 个模型尺寸，包括 0.5B、1.8B、4B（默认）、7B、14B、32B（新增）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
  • 聊天模型的人类偏好性能显着提升
  • 基础模型和聊天模型都支持多语言
  • 所有尺寸的模型稳定支持 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。

特点

  • 低成本部署：推理所需的最小内存不到 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，涵盖一般和专业领域。预训练语料库的分布经过大量消融实验进行了优化。

  • 良好性能：Qwen 支持长上下文长度（1.8b、7b 和 14b 参数模型为 8K，72b 参数模型为 32K），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越了一些更大的模型。

  • 更全面的词汇覆盖率：与基于中英文词汇库的其他开源模型相比，Qwen 使用了超过 15 万个词元的词汇库。该词汇库对多种语言更友好，使用户无需扩展词汇库即可直接进一步增强特定语言的能力。

  • 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

Hugging Face