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
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自述文件
Qwen 2 现已发布,请访问 此处。
Qwen 是阿里云的一系列基于 Transformer 的大型语言模型,在大量数据(包括网页文本、书籍、代码等)上进行了预训练。
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:推理的最小内存需求不到 2GB。
大规模高质量训练语料库:模型在超过 2.2 万亿个 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。预训练语料库的分布已通过大量的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(
1.8b
、7b
和14b
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,甚至在几个基准测试中超过了一些更大的模型。更全面的词汇覆盖范围:与基于中文和英文词汇的其他开源模型相比,Qwen 使用了超过 150K 个 token 的词汇表。该词汇表对多种语言更加友好,使用户能够直接进一步增强对某些语言的能力,而无需扩展词汇表。
系统提示:Qwen 可以通过使用系统提示实现角色扮演、语言风格迁移、任务设定和行为设定。