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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10个月前更新
10个月前
1f33fcfdb4b1 · 2.3GB
模型
架构qwen2
·
参数3.95B
·
量化Q4_K_S
2.3GB
参数
{ "stop": [ "<|im_start|>", "<|im_end|>" ] }
59B
模板
{{ if .System }}<|im_start|>system {{ .System }}<|im_end|>{{ end }}<|im_start|>user {{ .Prompt }}<|i
130B
许可证
Tongyi Qianwen 研究许可协议 Tongyi Qianwen 发布日期：2023年11月30日 点击即表示
7.3kB
自述文件
Qwen 2现已上线。
Qwen是由阿里云推出的一系列基于Transformer的大型语言模型，在海量数据上进行预训练，包括网页文本、书籍、代码等。
Qwen 1.5 的新增功能
- 6个模型尺寸，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取得了显著性能提升。
- 支持基础模型和聊天模型的多语言。
- 稳定支持所有尺寸模型的32K上下文长度。
原始Qwen模型提供四种不同的参数大小：1.8B、7B、14B和72B。
功能
低成本部署：推理所需的最小内存小于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），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，甚至在一些基准测试中超过一些更大规模的模型。
更全面的词汇覆盖：与基于中文和英文词汇的其他开源模型相比，Qwen使用超过15万个token的词汇表。该词汇表对多种语言更友好，使用户无需扩展词汇表即可直接进一步增强某些语言的能力。
系统提示：Qwen可以通过系统提示实现角色扮演、语言风格转换、任务设置和行为设置。