
基于Transformer的多语言大模型 支持32K上下文长度
Qwen1.5作为Qwen2的预览版,是一个支持多语言的大规模语言模型。该模型提供多种规模版本,支持长文本理解,具备增强的聊天能力和改进的多语言处理功能。模型在技术架构上采用了先进的Transformer结构,并针对自然语言和代码处理进行了优化。
Qwen1.5-14B是Qwen2系列的测试版本,属于基于Transformer架构的仅解码器大型语言模型。该模型是在海量数据上预训练而成,相比之前发布的Qwen模型有了显著提升。Qwen1.5-14B是该系列中14B参数规模的模型版本,具有强大的自然语言处理能力。
Qwen1.5系列模型相比前代产品有以下几个方面的改进:
多样化的模型规模:提供从0.5B到72B等8种不同参数规模的密集模型,以及一个14B参数的MoE稀疏模型。
对话模型性能大幅提升:在聊天场景下的表现得到明显改善。
多语言支持:基础模型和对话模型都支持多种语言。
32K上下文长度:所有规模的模型都稳定支持32K token的上下文长度。
无需信任远程代码:使用时不再需要设置"trust_remote_code"。
Qwen1.5-14B采用了多项先进的神经网络技术,包括:
此外,该模型还使用了一个改进的分词器,能够更好地适应多种自然语言和代码。
开发者不建议直接使用Qwen1.5-14B基础语言模型来生成文本。相反,建议在此模型基础上进行进一步的训练,如:
这些方法可以让模型更好地适应特定任务或领域。
使用Qwen1.5-14B需要安装最新版本的Hugging Face Transformers库,建议版本号不低于4.37.0。否则可能会遇到"KeyError: 'qwen2'"的错误。
Qwen1.5-14B作为Qwen2系列的一员,代表了大型语言模型领域的最新进展。它在多语言处理、长文本理解等方面都有出色表现,为自然语言处理领域带来了新的可能性。研究者和开发者可以基于此模型进行further研究或应用开发,以挖掘其在各种场景下的潜力。


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