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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0139d9637b43 · 2.6GB
模型
架构qwen2
·
参数3.95B
·
量化Q4_1
2.6GB
许可证
Tongyi Qianwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT Tongyi Qianwen 发布日期:2023 年 11 月 30 日 由
7.3kB
自述文件
Qwen 2 现已发布,请访问 这里。
Qwen 是阿里云推出的一系列基于 Transformer 的大型语言模型,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
- 聊天模型在人类偏好方面取得了显著性能提升
- 基础模型和聊天模型都支持多语言
- 所有尺寸的模型均稳定支持 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,涵盖通用和专业领域。预训练语料库的分布经过大量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(在
1.8b
、7b
和14b
参数模型上为 8K,在72b
参数模型上为 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)上明显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。更全面的词汇覆盖率: 与其他基于中文和英文词汇的开源模型相比,Qwen 使用超过 15 万个词元的词汇表。该词汇表对多种语言更加友好,使用户能够在不扩展词汇表的情况下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实现角色扮演、语言风格迁移、任务设置和行为设置。