自己的网站在哪做的忘了,网站制作明细清单,高考志愿网站开发,网站基建建设2月6日阿里发布了通义千问1.5版本#xff0c;包含6个大小的模型#xff0c;“Qwen” 指的是基础语言模型#xff0c;而 “Qwen-Chat” 则指的是通过后训练技术如SFT#xff08;有监督微调#xff09;和RLHF#xff08;强化学习人类反馈#xff09;训练的聊天模型。
模型…
2月6日·阿里发布了通义千问1.5版本包含6个大小的模型“Qwen” 指的是基础语言模型而 “Qwen-Chat” 则指的是通过后训练技术如SFT有监督微调和RLHF强化学习人类反馈训练的聊天模型。
模型概览
在此次Qwen1.5版本中我们开源了包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B在内的6个不同规模的Base和Chat模型并一如既往地放出了各规模对应的量化模型。
以下是此次更新的一些重点
支持nbsp;32Knbsp;上下文长度开放了nbsp;Base Chatnbsp;模型的nbsp;checkpoint可与nbsp;Transformersnbsp;一起本地运行同时发布了nbsp;GPTQ Int-4 / Int8、AWQnbsp;和nbsp;GGUFnbsp;权重。
性能评测基础能力Qwen1.5在多项基准测试中均展现出优异的性能。无论是在语言理解、代码生成、推理能力还是在多语言处理和人类偏好对产等方面。 Qwen1.5-72Bnbsp;在所有基准测试中都远远超越了Llama2-70B展示了其在语言理解、推理和数学方面的卓越能力。
多语言能力nbsp;nbsp;挑选来自欧洲、东亚和东南亚的12种不同语言全面评估Base模型的多语言能力nbsp;Qwen1.5 Base模型在12种不同语言的多语言能力方面表现出色在考试、理解、翻译和数学等各个维度的评估中均展现优异结可用于翻译、语言理解和多语言聊天等下游应用。
人类偏好对齐nbsp;尽管落后于nbsp;GPT-4-Turbo但最大的nbsp;Qwen1.5nbsp;模型nbsp;Qwen1.5-72B-Chatnbsp;在nbsp;MT-Benchnbsp;和nbsp;Alpaca-Eval v2nbsp;上都表现出不俗的效果超过了nbsp;Claude-2.1、GPT-3.5-Turbo-0613、Mixtral-8x7b-instructnbsp;和nbsp;TULU 2 DPO 70B与nbsp;Mistral Mediumnbsp;不相上下。
使用Qwen1.5开发
在于nbsp;Qwen1.5nbsp;与nbsp;HuggingFace transformersnbsp;代码库的集成。从nbsp;4.37.0nbsp;版本开始您可以直接使用nbsp;transformersnbsp;库原生代码而不加载任何自定义代码指定trust_remote_code选项来使用nbsp;Qwen1.5像下面这样加载模型
from transformers import AutoModelForCausalLM# This is what we previously usedmodel AutoModelForCausalLM.from_pretrained(Qwen/Qwen-7B-Chat, device_mapauto, trust_remote_codeTrue)# This is what you can use nowmodelAutoModelForCausalLM.from_pretrained(Qwen/Qwen1.5-7B-Chat,device_mapauto)
项目地址nbsp;GitHub:https://github.com/QwenLM/Qwen1.5
