通義千問（Qwen-7B）是阿里云最新發(fā)布的一系列超大規(guī)模語言模型，這個(gè)牛氣十足的大模型令人驚嘆?；赥ransformer架構(gòu)，Qwen-7B系列匯聚了70億參數(shù)。在本次發(fā)布中，我們將為您詳細(xì)介紹Qwen-7B的模型參數(shù)、性能表現(xiàn)、安裝使用方法以及諸多強(qiáng)大功能。

無論是面向研究人員還是開發(fā)者，Qwen-7B都將成為您在自然語言處理領(lǐng)域的得力助手。讓我們一起深入了解這一令人振奮的超大規(guī)模語言模型系列吧！

Qwen-7B模型參數(shù)和性能

Qwen-7B系列模型自帶多項(xiàng)令人矚目的特點(diǎn)：

1. 大規(guī)模高質(zhì)量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)：利用超過2.2萬億token的自建大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，Qwen-7B在語言模型預(yù)訓(xùn)練方面具有強(qiáng)大的能力。數(shù)據(jù)集內(nèi)涵豐富，包括文本、代碼等多種數(shù)據(jù)類型，廣泛覆蓋通用領(lǐng)域和專業(yè)領(lǐng)域。

2. 優(yōu)秀的模型性能：相較于同規(guī)模的開源模型，Qwen-7B在多個(gè)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)出色的表現(xiàn)。無論是自然語言理解與生成、數(shù)學(xué)運(yùn)算解題還是代碼生成等領(lǐng)域，Qwen-7B都展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力。

3. 更好地支持多語言：Qwen-7B采用更大詞表的分詞器，在分詞效率方面具有優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也更加友好地支持其他語言。用戶可以輕松在Qwen-7B基礎(chǔ)上訓(xùn)練特定語言的7B語言模型。

4. 8K的上下文長(zhǎng)度：Qwen-7B及其衍生模型均支持長(zhǎng)達(dá)8K的上下文長(zhǎng)度，為用戶提供了更大的輸入空間。

5. 支持插件調(diào)用：Qwen-7B-Chat在插件調(diào)用方面做出了特定優(yōu)化，目前模型能夠有效調(diào)用插件并升級(jí)為Agent。

Qwen-7B在全面評(píng)估自然語言理解與生成、數(shù)學(xué)運(yùn)算解題、代碼生成等領(lǐng)域的多個(gè)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色。這些數(shù)據(jù)集包括MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、WMT22等，Qwen-7B的表現(xiàn)不僅超越了同等規(guī)模的大語言模型，還甚至超越了像12-13B參數(shù)等更大規(guī)模語言模型的性能水平。這一突出表現(xiàn)進(jìn)一步證明了Qwen-7B在各種任務(wù)上的卓越能力。

Qwen-7B-Chat經(jīng)過針對(duì)API、數(shù)據(jù)庫(kù)、模型等工具的優(yōu)化，使得用戶可以開發(fā)基于Qwen-7B的LangChain、Agent甚至Code Interpreter等應(yīng)用。在即將開源的內(nèi)部評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集上測(cè)試了Qwen-7B-Chat的工具調(diào)用能力，發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)穩(wěn)定可靠。

此外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果還顯示了模型在扮演Agent角色方面的能力。有關(guān)更多信息，請(qǐng)查閱相關(guān)文檔鏈接。在Hugging Face提供的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集上，Qwen-7B模型在工具選擇、工具使用和代碼方面表現(xiàn)如下：