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

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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，在海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 个模型尺寸，包括 0.5B、1.8B、4B（默认）、7B、14B、32B（新增）和 72B。
    • ollama run qwen:0.5b
    • 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。
  • 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。

特性

  • 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 tokens 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），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。

  • 更全面的词汇覆盖率：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 tokens 的词汇表。此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。

参考

GitHub

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