
基于Transformer架构的多语言语言模型 支持32K上下文
Qwen1.5-7B-Chat是Qwen2的beta版本,采用Transformer架构的仅解码器语言模型。相比前代版本,新增了8种规模的模型选择,优化了聊天模型性能,增加了多语言支持,实现了32K上下文长度。模型经过大规模数据预训练,结合监督微调和直接偏好优化完成训练。
Qwen1.5-7B-Chat是通义千问团队推出的大语言模型beta版本,是Qwen2的前导版本。这是一个基于Transformer架构的纯解码器语言模型,经过了海量数据的预训练。该模型是Qwen系列中的7B参数规模版本,专门针对对话场景进行了优化。
该项目具有以下几个显著特点:
模型采用了多项先进的技术特性:
模型训练采用了多阶段训练策略:
使用该模型需要注意以下要求:
该模型适用于广泛的应用场景:
为了获得最佳使用效果:


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