發布時間:2025-11-23 15:39:24 來源:骨軟筋酥網 作者:知識
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、發布費大連中山區(外圍)中高端外圍上門服務崴信159-8298-6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款可商用。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大連中山區(外圍)中高端外圍上門服務崴信159-8298-6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款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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