Qwen 1.5 是阿里云推出的大型语言模型系列，参数规模从 5 亿到 1100 亿不等。
0.5b 1.8b 4b 7b 14b 32b 72b 110b
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d53d04290064 · 2.3GB
model
架构qwen2
·
参数3.95B
·
量化Q4_0
2.3GB
params
{ "stop": [ "<|im_start|>", "<|im_end|>" ] }
59B
template
{{ if .System }}<|im_start|>system {{ .System }}<|im_end|>{{ end }}<|im_start|>user {{ .Prompt }}<|i
130B
license
通义千问研究许可协议 通义千问发布日期：2023 年 11 月 30 日 通过点击
7.3kB
自述文件
Qwen 2 现已发布，请点击此处查看。
Qwen 是阿里云推出的基于 Transformer 的大型语言模型系列，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 新特性
- 6 种模型大小，包括 0.5B、1.8B、4B（默认）、7B、14B、32B（新增）和 72B
ollama run qwen:0.5bollama run qwen:1.8bollama run qwen:4bollama run qwen:7bollama run qwen:14bollama run qwen:32bollama run qwen:72bollama run qwen:110b
- 聊天模型在人类偏好方面的性能显著提升
- 基础模型和聊天模型均支持多语言
- 所有大小的模型均稳定支持 32K 上下文长度
最初的 Qwen 模型提供四种不同的参数大小：1.8B、7B、14B 和 72B。
特性
低成本部署：推理的最低内存要求小于 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，涵盖一般领域和专业领域。预训练语料库的分布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参数模型支持 8K，72b参数模型支持 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）上显著超越了类似规模的现有开源模型，甚至在某些基准测试中超越了一些更大规模的模型。更全面的词汇表覆盖：与其他基于中文和英文词汇表的开源模型相比，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。