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如果你想润色长文本,一次几千字这种?可以试试这个通义千问大模型。 #企业获客神器 #ai润色 #千问大模型 #qwen-max-longcontext - 【俗人六哥】Ai企业获客盈利系统于20240810发布在抖音,已经收获了78.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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更长的上下文:基于 FlashAttention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练。对于更长的上下文,我们发布了 ChatGLM2-6B-32K 模型。LongBench 的测评结果表明,在等量级的开源模型中,ChatGLM2-6B-32K 有着较为明显的竞争优势。
Qwen-1.8-Chat 和 Qwen-72B-Chat 通义千问在多样且存在多轮复杂交互的系统指令上进行了充分训练,使模型可以跟随多样的系统指令,实现上下文(in-context)中的模型定制化,进一步提升了通义千问的可扩展性。 通过系统指令,Qwen-Chat能够实现角色扮演,语言风格迁移,任务设定,和行为设定等能力。 更多关于系统指令的介绍信...
qwen-dl-max qwen-dl是通义千问模型家族中,提供具备强大长文本处理能力的模型系列,当前首先推出qwen-dl-max,并通过与OpenAI兼容的模式提供API服务。 通义千问-摘要增强版 bailian-summary 在大模型通用能力基础上,专门增强了大模型的「文本摘要和总结」能力。
python mindformers/research/qwen/convert_weight.py \ --torch_ckpt_dir <torch_ckpt_dir> \ --mindspore_ckpt_path <mindspore_ckpt_path> # 参数说明: # torch_ckpt_dir: 预训练权重文件所在的目录,此参数必须。 # mindspore_ckpt_path: 转换后的输出文件存放路径。可选,如果不给出,默认为`./...
We conduct language modeling experiments on the arXiv dataset with the PPL evaluation and find that Qwen-7B can reach outstanding performance in the scenario of long context. Results are demonstrated below: ModelSequence Length 102420484096819216384 Qwen-7B4.233.78...