今天,阿里云發(fā)布通義千問140億參數(shù)模型Qwen-14B及其對話模型Qwen-14B-Chat,免費開源可使用。
Qwen-14B在多個權威評測中超越同等規(guī)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(shù)模型Qwen-7B等,一個多月下載量破100萬,成為開源社區(qū)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(shù)據(jù),整體訓練數(shù)據(jù)超過3萬億Token,使得模型具備更強大的推理、認知、規(guī)劃和記憶能力。Qwen-14B最大支持8k的上下文窗口長度。
Qwen-14B在十二個權威測評中全方位超越同規(guī)模SOTA大模型
Qwen-14B-Chat是在基座模型上經(jīng)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(chuàng)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(fā)者更快地構建基于Qwen的Agent(智能體)。開發(fā)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(zhí)行Python代碼以進行復雜的數(shù)學計算、數(shù)據(jù)分析、圖表繪制等;還能開發(fā)具有多文檔問答、長文寫作等能力的“高級數(shù)字助理”。
百億以內參數(shù)級別大語言模型是目前開發(fā)者進行應用開發(fā)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(yōu)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%。
Qwen-14B性能超越同尺寸模型
用戶可從魔搭社區(qū)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(shù)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(qū)出現(xiàn)了50多個基于Qwen的模型,社區(qū)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(yè)、科研機構和個人開發(fā)者都在基于通義千問開發(fā)專屬大模型或應用產(chǎn)品,如阿里系的淘寶、釘釘、未來精靈(原天貓精靈),以及外部的科研機構、創(chuàng)業(yè)企業(yè)。
·浙江大學聯(lián)合高等教育出版社基于Qwen-7B開發(fā)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(guī)劃,完成清潔任務。
阿里云CTO周靖人表示,阿里云將持續(xù)擁抱開源開放,推動中國大模型生態(tài)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(yè)和個人開發(fā)者。
阿里云還牽頭建設了中國最大的AI模型開源社區(qū)魔搭ModelScope,團結全行業(yè)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(qū)的模型下載量從4500萬飆升到8500萬,增幅接近100%。
魔搭社區(qū)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(qū)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