Qwen-14B

Qwen-14B

Qwen-14B模型优化多语言和学习效率

Qwen-14B是阿里云推出的一款140亿参数大语言模型,基于Transformer架构,训练数据量超过3万亿tokens,覆盖中英、多语言、代码和数学领域。该模型在多个评测任务中表现优异,超越同类开源模型,并因其强大的扩展性和高效的训练能力而备受关注。拥有150,000个词的词表设计提升了多语言处理能力,适合各类深度学习应用。

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项目简介

通义千问-14B是由阿里云研发的一个大型语言模型项目,简称为Qwen-14B。这个项目属于通义千问大模型系列,拥有140亿参数规模。Qwen-14B是基于Transformer网络的大语言模型,经过超大规模的数据集进行预训练而得到的。这些数据种类丰富,覆盖了包括网络文本、专业书籍到代码在内的各个领域。在Qwen-14B的基础上,开发团队还利用对齐机制扩展出了一款大型AI助手模型,命名为Qwen-14B-Chat。Qwen-14B的代码和相关资源托管在一个专门的GitHub仓库中。

特点

  1. 大规模高质量训练语料
    Qwen-14B使用了超过3万亿个tokens的数据进行预训练,其中包括高质量的中文、英文、多种语言文本、代码以及数学数据。所用的预训练语料涵盖通用和专业领域,并根据大量对比实验对数据分布进行优化。

  2. 强大的性能
    在多个中英文下游评测任务(例如常识推理、代码、数学、翻译等)上,Qwen-14B的表现显著优于其他相同规模的开源模型,甚至在某些指标上与更大尺寸的模型相比也表现不俗。具体的评测结果显示出其在各项任务中拥有卓越的性能优势。

  3. 全面的词表覆盖
    Qwen-14B使用了一个超过15万个token的词表,这比目前多数以中英文为主的词表要全面得多。这一词表对多语言更加友好,使得用户在不扩展词表的情况下可以直接增强某些语言的能力。

模型结构

Qwen-14B的模型结构采用了当今流行的一些方法论,如RoPE相对位置编码、SwiGLU激活函数和RMSNorm等。分词器方面,Qwen-14B采用基于tiktoken的分词器,使得其在中英文及代码的高效编码解码方面表现优异,同时对多语言也有很好的适应性。

评测效果

在评估中,Qwen-14B参加了多个热门基准测试,如MMLU、C-Eval、GSM8K、MATH、HumanEval、MBPP、BBH、CMMLU等。这些测试涵盖了模型在中文和英文知识、翻译能力、数学推理、代码生成等方面的能力。从评测结果来看,Qwen-14B在所有任务上均优于同级别的开源模型。

部署要求

要运行Qwen-14B,建议使用Python 3.8及以上版本,PyTorch 1.12及以上版本,CUDA 11.4及以上版本(适用于GPU用户)。需要使用pip安装多个依赖库,包括transformers、accelerate、tiktoken等。此外,推荐安装flash-attention库以提升效率。

快速使用指南

用户可以通过简单的Python代码调用Qwen-14B模型。以生成语言的任务为例,只需导入相应的库,加载模型和分词器,就可以传入文本进行预测。更为详细的使用说明,请参考Qwen-14B在GitHub上的repository。

模型细化

Qwen-14B使用了大量的全网数据,包括经过去重和过滤后的3T tokens,这些数据涵盖了百科、书籍、代码、数学等多领域,保证了模型在多种语言需求下的高效表现以及强大的扩展能力。

结语

Qwen-14B是一个具有领先技术和强大性能的语言模型,适合在多种研究和实际应用场景中使用,无论是在学术研究还是企业应用中,Qwen-14B都表现出色。

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