qwen

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

4.1M 6 个月前

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Qwen 2 现已推出，点击此处。

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 新功能

  • 6 个模型尺寸，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，涵盖一般和专业领域。预训练语料库的分布已通过大量消融实验进行了优化。

  • 良好性能：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）中显著超过现有同等规模的开源模型，在一些基准测试中甚至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表的开源模型相比，Qwen 使用的词汇表超过 150K 个词元。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特定语言的能力。

  • 系统提示：Qwen 可以通过使用系统提示来实现角色扮演、语言风格迁移、任务设置和行为设置。

参考

GitHub

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