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阿里云通義千問14B模型開源!性能超越Llama2等同等尺寸模型

2023-10-31 14:41:28來源:威易網作者:王陽

9月25日,阿里云開源通義千問140億參數模型Qwen-14B及其對話模型Qwen-14B-Chat,免費可商用。Qwen-14B在多個權威評測中超越同等規模模型,部分指標甚至接近Llama2-70B。阿里云此前開源了70億參數模型Qwen-7B等,一個

9月25日,阿里云開源通義千問140億參數模型Qwen-14B及其對話模型Qwen-14B-Chat,免費可商用。Qwen-14B在多個權威評測中超越同等規模模型,部分指標甚至接近Llama2-70B。阿里云此前開源了70億參數模型Qwen-7B等,一個多月下載量破100萬,成為開源社區的口碑之作。

Qwen-14B是一款支持多種語言的高性能開源模型,相比同類模型使用了更多的高質量數據,整體訓練數據超過3萬億Token,使得模型具備更強大的推理、認知、規劃和記憶能力。Qwen-14B最大支持8k的上下文窗口長度。 

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圖1:Qwen-14B在十二個權威測評中全方位超越同規模SOTA大模型

Qwen-14B-Chat是在基座模型上經過精細SFT得到的對話模型。借助基座模型強大性能,Qwen-14B-Chat生成內容的準確度大幅提升,也更符合人類偏好,內容創作上的想象力和豐富度也有顯著擴展。

Qwen擁有出色的工具調用能力,能讓開發者更快地構建基于Qwen的Agent(智能體)。開發者可用簡單指令教會Qwen使用復雜工具,比如使用Code Interpreter工具執行Python代碼以進行復雜的數學計算、數據分析、圖表繪制等;還能開發具有多文檔問答、長文寫作等能力的“高級數字助理”。

百億以內參數級別大語言模型是目前開發者進行應用開發和迭代的主流選擇, Qwen-14B進一步提高了小尺寸模型的性能上限,從眾多同尺寸模型中沖出重圍,在MMLU、C-Eval、GSM8K、MATH、GaoKao-Bench等12個權威測評中取得最優成績,超越所有測評中的SOTA(State-Of-The-Art)大模型,也全面超越Llama-2-13B,比起Llama 2的34B、70B模型也并不遜色。與此同時,Qwen-7B也全新升級,核心指標最高提升22.5%。

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圖2:Qwen-14B性能超越同尺寸模型

用戶可從魔搭社區直接下載模型,也可通過阿里云靈積平臺訪問和調用Qwen-14B和Qwen-14B-Chat。阿里云為用戶提供包括模型訓練、推理、部署、精調等在內的全方位服務。

8月,阿里云開源通義千問70億參數基座模型Qwen-7B,先后沖上HuggingFace、Github的trending榜單。短短一個多月,累計下載量突破100萬。開源社區出現了50多個基于Qwen的模型,社區多個知名的工具和框架都集成了Qwen。

 

通義千問是落地最深、應用最廣的中國大模型,國內已有多個月活過億的應用接入通義千問,大量中小企業、科研機構和個人開發者都在基于通義千問開發專屬大模型或應用產品,如阿里系的淘寶、釘釘、未來精靈,以及外部的科研機構、創業企業。

浙江大學聯合高等教育出版社基于Qwen-7B開發了智海-三樂教育垂直大模型,已在全國12所高校應用,可提供智能問答、試題生成、學習導航、教學評估等能力,模型已在阿里云靈積平臺對外提供服務,一行代碼即可調用;浙江有鹿機器人科技有限公司在路面清潔機器人中集成了Qwen-7B,使機器人能以自然語言與用戶進行實時交互,理解用戶提出的需求,將用戶的高層指令進行分析和拆解,做高層的邏輯分析和任務規劃,完成清潔任務。

阿里云CTO周靖人表示,阿里云將持續擁抱開源開放,推動中國大模型生態建設。阿里云篤信開源開放的力量,率先開源自研大模型,希望讓大模型技術更快觸達中小企業和個人開發者。

阿里云還牽頭建設了中國最大的AI模型開源社區魔搭ModelScope,團結全行業的力量,共同推動大模型技術普惠和應用落地。過去兩個月內,魔搭社區的模型下載量從4500萬飆升到8500萬,增幅接近100%。

附:

魔搭社區模型地址:

• https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B-Chat/summary

• https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B/summary

魔搭社區模型體驗:

• https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen-14B-Chat-Demo/summary 

阿里云靈積平臺地址:

• https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/tongyi-qianwen-7b-14b-api-detailes

• https://dashscope.console.aliyun.com/model 

Qwen論文地址:

https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/QWEN_TECHNICAL_REPORT.pdf

Github:

• https://github.com/QwenLM/Qwen

HuggingFace:

• https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B

• https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat

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