感谢网友 killgfat 的线索投递!
6 月 7 日消息,通义千问(Qwen)今天宣布经过数月的努力,Qwen 系列模型从 Qwen1.5 到 Qwen2 的重大升级,并已在 Hugging Face 和 ModelScope 上同步开源。
附上 Qwen 2.0 主要内容如下:
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5 个尺寸的预训练和指令微调模型,包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 以及 Qwen2-72B
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在中文英语的基础上,训练数据中增加了 27 种语言相关的高质量数据;
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多个评测基准上的领先表现;
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代码和数学能力显著提升;
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增大了上下文长度支持,最高达到 128K tokens(Qwen2-72B-Instruct)。
模型基础信息
Qwen2 系列包含 5 个尺寸的预训练和指令微调模型,其中包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B。
模型 | Qwen2-0.5B | Qwen2-1.5B | Qwen2-7B | Qwen2-57B-A14B | Qwen2-72B |
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参数量 | 0.49B | 1.54B | 7.07B | 57.41B | 72.71B |
非 Embedding 参数量 | 0.35B | 1.31B | 5.98B | 56.32B | 70.21B |
GQA | True | True | True | True | True |
Tie Embedding | True | True | False | False | False |
上下文长度 | 32K | 32K | 128K | 64K | 128K |
在 Qwen1.5 系列中,只有 32B 和 110B 的模型使用了 GQA。这一次,所有尺寸的模型都使用了 GQA,以便让大家体验到 GQA 带来的推理加速和显存占用降低的优势。
模型评测
相比 Qwen1.5,Qwen2 在大规模模型实现了非常大幅度的效果提升。我们对 Qwen2-72B 进行了全方位的评测。
在针对预训练语言模型的评估中,对比当前最优的开源模型,Qwen2-72B 在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的模型,如 Llama-3-70B 以及 Qwen1.5 最大的模型 Qwen1.5-110B。
附上参考地址
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你好,Qwen2