对于多任务预训练，我们冻结LLM的权重，只优化音频编码器。我们将训练得到的模型称为Qwen-Audio。在随后的监督微调阶段，我们固定音频编码器的权重，只优化LLM。得到的模型被标记为Qwen-Audio-Chat。为了评估Qwen-Audio的普适理解能力，我们进行了全面评估，包括自动语音识别（ASR）、语音到文本翻译（S2TT）、自动音频字...
ChatGLM2是开源中英双语对话模型ChatGLM的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2引入了如下新特性: (1) 更长的上下文 基于FlashAttention 技术,将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K扩展到了 32K。这一技术的应用,显著提升了模型处理长文本的...
对于多任务预训练,我们冻结LLM的权重,只优化音频编码器。我们将训练得到的模型称为Qwen-Audio。在随后的监督微调阶段,我们固定音频编码器的权重,只优化LLM。得到的模型被标记为Qwen-Audio-Chat。 为了评估Qwen-Audio的普适理解能力,我们进行了全面评估,包括自动语音识别(ASR)、语音到文本翻译(S2TT)、自动音频字幕生成...
这些版本助开发者兼顾模型能力和成本，适配多种场景需求，比如，3B是适配手机等端侧设备的黄金尺寸，32B是最受开发者期待的“性价比之王”，72B是足够用于工业级、科研级场景的性能王者。博客地址：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5-llm/ 2、多模态模型：视觉模型理解20分钟视频，音语言模型支持8种语言...
大模型技术栈-第4章-LLM训练案例1 dense chat模型: Qwen2.5-3 基本架构与Tokenizer 3964 156 13:47 App 阿里最新开源QwQ-32B模型,普通电脑也能秒变顶级AI助手,性能媲美DeepSeek R1,参数量仅用其20分之一!! 2790 88 07:23 App 【保姆级教程】用DeepSeek做图表也太狠了!小白也能轻松入门的Deepseek可视化...
outputs = llm.generate(prompts, SamplingParams(temperature=0.7)) 六、未来演进方向 MoE架构普及:DeepSeek证明稀疏化可平衡成本与效果 超长上下文竞争:Qwen与Llama3的100k+版本正在研发 多模态扩展:ChatGLM已发布视觉语言版本VLM-6B 注:所有性能数据均基于公开测试报告,实际表现可能因硬件环境与优化措施存在差异。建议...
大模型技术栈-第4章-LLM训练案例2 MoE chat模型:DeepSeek-V3-4 基础设施 FP8混合精度训练 133 0 17:43 App 大模型技术栈-第4章-LLM训练案例2 MoE chat模型:DeepSeek-V3-6 预训练 1133 0 29:37 App 大模型分布式训练(2)模型并行 259 0 18:10 App 大模型技术栈-第4章-LLM训练案例3 MoE reasoning...
出现的问题通过 chat-template 聊天模板解决 1 推理部署qwen系列模型 测试 我是谁 问题:回答内容含有分词符,回答有杂论冗余内容 模型文件没有默认聊天模板 vllm 官方也没有 聊天模板找不到 不过可以通过指定stop 入参 '<|im_start|>' 解决 2 推理部署qwen1.5系列模型 ...
langchain-chatchat v0.28版本增加了很多llm模型的支持,具体如下: "llm_model": 复制代码 # 以下部分模型并未完全测试,仅根据fastchat和vllm模型的模型列表推定支持"chatglm2-6b":"THUDM/chatglm2-6b","chatglm2-6b-32k":"THUDM/chatglm2-6b-32k","chatglm3-6b":"THUDM/chatglm3-6b","chatglm3-...
最后,由于 Python 代码解释器已成为高级 LLM 越来越强大的工具,通义千问团队还在之前开源的评估基准上评估了新模型利用这一工具的能力: 结果表明,较大的 Qwen1.5-Chat 模型通常优于较小的模型,其中 Qwen1.5-72B-Chat 接近 GPT-4 的工具使用性能。不过,在数学解题和可视化等代码解释器任务中,即使是最大的 Qwen1.5...