Qwen 1.5 是由阿里巴巴雲端開發的一系列大型語言模型，參數規模從 0.5B 到 110B
0.5b 1.8b 4b 7b 14b 32b 72b 110b
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967f7a3593ba · 1.2GB
模型
架構qwen2
·
參數620M
·
量化F32
1.2GB
參數
{ "stop": [ "<|im_start|>", "<|im_end|>" ] }
59B
模板
{{ if .System }}<|im_start|>system {{ .System }}<|im_end|>{{ end }}<|im_start|>user {{ .Prompt }}<|i
130B
許可證
Tongyi Qianwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT Tongyi Qianwen Release Date: November 30, 2023 By clicki
7.3kB
讀我檔案
Qwen 2 現已在此處提供。
Qwen 是由阿里巴巴雲端開發的一系列基於 Transformer 的大型語言模型，預訓練於大量的資料上，包括網頁文本、書籍、程式碼等。
Qwen 1.5 的新功能
- 6 種模型尺寸，包括 0.5B、1.8B、4B (預設)、7B、14B、32B (新增) 和 72B
ollama run qwen:0.5bollama run qwen:1.8bollama run qwen:4bollama run qwen:7bollama run qwen:14bollama run qwen:32bollama run qwen:72bollama run qwen:110b
- 聊天模型在人類偏好方面有顯著的效能提升
- 基礎模型和聊天模型皆支援多語言
- 所有尺寸的模型皆穩定支援 32K 上下文長度
原始的 Qwen 模型提供四種不同的參數尺寸：1.8B、7B、14B 和 72B。
功能特色
低成本部署：推論所需的最低記憶體小於 2GB。
大規模高品質訓練語料庫：模型在超過 2.2 兆個 tokens 上進行預訓練，包括中文、英文、多語言文本、程式碼和數學，涵蓋一般和專業領域。預訓練語料庫的分佈已通過大量消融實驗進行優化。
良好效能：Qwen 支援長上下文長度（在
1.8b、7b和14b參數模型上為 8K，在72b參數模型上為 32K），並且在多個中文和英文下游評估任務（包括常識、推理、程式碼、數學等）上顯著超越了現有的同等規模的開源模型，甚至在幾個基準測試中超越了一些更大規模的模型。更全面的詞彙覆蓋範圍：與其他基於中文和英文詞彙表的開源模型相比，Qwen 使用了超過 150K 個 tokens 的詞彙表。此詞彙表對多種語言更加友善，使用戶可以直接進一步增強某些語言的能力，而無需擴展詞彙表。
系統提示：Qwen 可以通過使用系統提示實現角色扮演、語言風格轉換、任務設定和行為設定。