简介前些天,Qwen系列模型从Qwen1.5到Qwen2的重大升级。这次升级,包括: 5个尺寸的预训练和指令微调模型, 包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B;在中文英语的基础上,训练数据中…
Qwen2系列涵盖5个尺寸的预训练和指令微调模型，其中包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B，其中Qwen2-57B-A14B为混合专家模型（MoE）。Qwen2所有尺寸模型都使用了GQA（分组查询注意力）机制，以便让用户体验到GQA带来的推理加速和显存占用降低的优势。在中英文之外，模型训练数据中...
(mlp): Qwen2MoeSparseMoeBlock( (gate): Linear(in_features=3584, out_features=64, bias=False) (experts): ModuleList( (0-63): 64 x Qwen2MoeMLP( (gate_proj): Linear(in_features=3584, out_features=2560, bias=False) (up_proj): Linear(in_features=3584, out_features=2560, bias=False)...
表1:Qwen2密集型和MoE模型的架构。对于MoE模型,57B-A14B表示模型总共有570亿个参数,且对于每个token有140亿个参数是活跃的,中间尺寸指的是每个专家的中间尺寸,而被激活专家的数量不包括共享专家。 Pre-training 在Qwen2的预训练过程中,我们的努力集中于精炼数据集和研究有效处理扩展上下文长度的方法。
在技术博客中通义千问披露了Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B，其中Qwen2-57B-A14B为混合专家模型（MoE）。在大模型领域，开源与闭源一直是业界讨论的焦点。早在4月11日晚，百度创始人李彦宏的内部讲话曝光，直言大模型开源的意义...
本次评测的另外三位大模型选手分别是法国AI创业公司Mistral的Mixtral 8x22B模型、零一万物公司的Yi-1.5-34B模型、智谱AI的GLM-4-9B、阿里巴巴的通义千问Qwen2系列的混合专家(MoE)模型Qwen2-57B-A14B,通义千问的MoE模型同样表现不俗,总分(254分)位列第四名。
本次评测的其他大模型选手分别是法国AI创业公司Mistral的Mixtral 8x22B模型、零一万物公司的Yi-1.5-34B模型、智谱AI的GLM-4-9B、阿里巴巴的通义千问Qwen2系列的混合专家（MoE）模型Qwen2-57B-A14B，通义千问的MoE模型同样表现不俗，总分（254分）位列第四名。上海人工智能实验室指出，大部分模型考生的语文、英语...
表1列出了Qwen2密集型和MoE模型的架构。对于MoE模型,57B-A14B表示该模型总共有570亿参数,每个token激活了140亿参数,中间尺寸指的是每个专家的尺寸,#激活专家不包括共享专家。 配置0.5B 1.5B 7B 72B 57B-A14B 隐藏尺寸 896 1,536 3,584 8,192 3,584 层数 24 28 28 80 28 查询头数 14 12 28 64 28 KV...
表1列出了Qwen2密集型和MoE模型的架构。对于MoE模型,57B-A14B表示该模型总共有570亿参数,每个token激活了140亿参数,中间尺寸指的是每个专家的尺寸,#激活专家不包括共享专家。 2.2.3 模型配置 接下来,我们提供了Qwen2系列的关键配置和信息。 Qwen2系列由5种尺寸的模型组成,分别是Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2...