qwen

Qwen 1.5是由阿里云开发的一系列大型语言模型，参数规模从0.5B到110B不等。

0.5b 1.8b 4b 7b 14b 32b 72b 110b

4.5M 10个月前

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Qwen 2 现在可以使用了，点击这里。

Qwen 是由阿里云开发的一系列基于 Transformer 的大型语言模型，通过大量数据进行预训练，包括网络文本、书籍、代码等。

Qwen 1.5 中的新功能

  • 6 种模型大小，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
  • 聊天模型的人类偏好性能显著提升
  • 基础模型和聊天模型均支持多语言
  • 所有尺寸的模型都稳定支持 32K 上下文长度

最初的 Qwen 模型提供四种不同的参数大小：1.8B、7B、14B 和 72B。

特点

  • 低成本部署：推理所需的最低内存小于 2GB。

  • 大规模高质量训练语料库：模型在超过 2.2 万亿个 tokens 上进行了预训练，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。通过大量的消融实验优化了预训练语料库的分布。

  • 良好的性能：Qwen 支持长上下文长度（1.8b、7b 和 14b 参数模型上的 8K 以及 72b 参数模型上的 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）上显着超过了类似规模的现有开源模型，甚至在某些基准测试中超过了一些更大规模的模型。

  • 更全面的词汇覆盖：与其他基于中文和英文词汇表的开源模型相比，Qwen 使用超过 15 万个 tokens 的词汇表。此词汇表对多种语言更加友好，使用户能够直接进一步增强某些语言的能力，而无需扩展词汇表。

  • 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

Hugging Face