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，点击这里。

Qwen 是一系列由阿里云开发的基于 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
  • 在聊天模型的人类偏好方面取得了显著的性能提升
  • 基础模型和聊天模型都支持多语言
  • 所有尺寸的模型都稳定支持 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。

特点

  • 低成本部署：推断的最小内存需求小于 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，涵盖一般领域和专业领域。预训练语料库的分布通过大量的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 参数模型为 8K，72b 参数模型为 32K），并且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）上显著优于同等规模的现有开源模型，在某些基准测试中甚至超过了一些更大的模型。

  • 更全面的词汇覆盖范围：与其他基于中文和英文词汇的开源模型相比，Qwen 使用了超过 150K 个词元的词汇。该词汇对多种语言更加友好，使用户无需扩展词汇就可以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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