阿里巴巴發布通義千問7B模型 開源免費可商用 支持8K上下文長度 – 藍點網
今天阿里巴巴宣布旗下大型語言模型產品通義千問 7B 參數模型已經開源，阿里該模型為完全開源、巴巴免費、發布費武漢兼職外圍上門外圍女上門外圍上門外圍女（電話微信189-4469-7302）提供1-2線城市高端外圍預約，快速安排90分鐘到達可商用。通義這個模型包括兩個子模型，千問一個是型開下文通用型的 Qwen-7B 模型，另一個是源免對話模型 Qweb-7B-Chat，兩個模型均為開源免費可商用。商用K上
這兩個模型目前已經在阿里達摩院的支持武漢兼職外圍上門外圍女上門外圍上門外圍女（電話微信189-4469-7302）提供1-2線城市高端外圍預約，快速安排90分鐘到達魔搭社區和國外知名 AI 模型社區 Hugging Face 上線，有興趣的長度用戶可以下載模型進行測試。
魔搭社區：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary
Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B
Github：https://github.com/QwenLM/Qwen-7B
以下是藍點阿里云對 Qwen-7B 模型的自述：
通義千問 – 7B（Qwen-7B） 是阿里云研發的通義千問大模型系列的 70 億參數規模的模型。Qwen-7B 是阿里基于 Transformer 的大語言模型，在超大規模的巴巴預訓練數據上進行訓練得到。預訓練數據類型多樣，發布費覆蓋廣泛，通義包括大量網絡文本、專業書籍、代碼等。同時，在 Qwen-7B 的基礎上，我們使用對齊機制打造了基于大語言模型的 AI 助手 Qwen-7B-Chat。Qwen-7B 系列模型的特點包括：
大規模高質量預訓練數據：我們使用了超過 2.2 萬億 token 的自建大規模預訓練數據集進行語言模型的預訓練。數據集包括文本和代碼等多種數據類型，覆蓋通用領域和專業領域。
優秀的模型性能：相比同規模的開源模型，Qwen-7B 在多個評測數據集上具有顯著優勢，甚至超出 12-13B 等更大規模的模型。評測評估的能力范圍包括自然語言理解與生成、數學運算解題、代碼生成等。
更好地支持多語言：基于更大詞表的分詞器在分詞上更高效，同時它對其他語言表現更加友好。用戶可以在 Qwen-7B 的基礎上更方便地訓練特定語言的 7B 語言模型。
8K 的上下文長度：Qwen-7B 及 Qwen-7B-Chat 均能支持 8K 的上下文長度，允許用戶輸入更長的 prompt。
支持插件調用：Qwen-7B-Chat 針對插件調用相關的對齊數據做了特定優化，當前模型能有效調用插件以及升級為 Agent。
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