Qwen 1.5 是阿里云开发的一系列大型语言模型,参数规模从 0.5B 到 110B
0.5b 1.8b 4b 7b 14b 32b 72b 110b
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db245b9a7f62 · 79GB
模型
archqwen2
·
parameters111B
·
quantizationQ5_K_M
79GB
许可证
通义千问 许可协议 通义千问 发布日期:2023年8月3日 点击同意即表示您同意以下条款
6.9kB
Readme
Qwen 2 现已在此处发布。here.
Qwen 是阿里云开发的一系列基于 Transformer 的大型语言模型,使用大量数据进行预训练,包括网页文本、书籍、代码等。
Qwen 1.5 的新特性
- 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:0.5b
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
- 聊天模型在人类偏好方面有显著的性能提升
- 基础模型和聊天模型均支持多语言
- 所有尺寸的模型均稳定支持 32K 上下文长度
最初的 Qwen 模型提供四种不同的参数尺寸:1.8B、7B、14B 和 72B。
特性
低成本部署:推理的最低内存需求小于 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已通过大量的消融实验进行优化。
性能良好:Qwen 支持长上下文长度(在 `1.8b`、`7b` 和 `14b` 参数模型上为 8K,在 `72b` 参数模型上为 32K),并在多个中英文下游评估任务(包括常识、推理、代码、数学等)上显著超越了现有同等规模的开源模型,甚至在一些基准测试中超越了更大规模的模型。
更全面的词汇覆盖:与其他基于中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加友好,使用户可以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来实现角色扮演、语言风格转换、任务设置和行为设置。