qwen

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

4.1M 6 个月前

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Qwen 2 现已发布，请点击 此处查看。

Qwen 是阿里云推出的一系列基于 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 的新功能

  • 6 种模型尺寸，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，聊天模型的性能显着提高
  • 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。

特点

  • 低成本部署：推理所需的最小内存不低于 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，涵盖一般和专业领域。通过大量的消融实验对预训练语料库的分布进行了优化。

  • 良好的性能：Qwen 支持较长的上下文长度（1.8b、7b 和 14b 参数模型支持 8K，72b 参数模型支持 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，显着超过同等规模的现有开源模型，甚至在某些基准测试中超过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表的开源模型相比，Qwen 使用超过 150K 个 Token 的词汇表。该词汇表对多种语言更加友好，使用户能够在不扩展词汇表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

Hugging Face