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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Qwen 2 现已推出,点击此处。
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(包括网页文本、书籍、代码等)上进行预训练。
Qwen 1.5 新增功能
- 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尺寸:1.8B、7B、14B 和 72B。
功能
低成本部署: 推理的最小内存要求不到 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已通过大量消融实验进行了优化。
良好的性能: 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)上显著超过同等规模的现有开源模型,在某些基准测试中甚至超过了一些更大规模的模型。更全面的词汇覆盖范围: 与基于中文和英文词汇的其它开源模型相比,Qwen 使用了超过 150K 个词元的词汇表。该词汇表对多种语言更加友好,使用户无需扩展词汇表即可直接进一步增强对某些语言的能力。
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。