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什么是qwen模型?

回答

Qwen(通义千问)是由阿里巴巴推出的大模型。

Qwen 具有以下特点和成就:

  1. 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里,可以参与国际竞争的国产大模型。
  2. 多次冲进 LMSys 榜单,得分不断提高。
  3. 开源模型累计下载量突破 1600 万,国内外有海量开发者基于其开发模型和应用,尤其在企业级方面。
  4. Qwen 2 开源,具有多种尺寸的预训练和指令调整模型,包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B。
  5. 除英语和中文外,还接受过另外 27 种语言的数据训练。
  6. 在大量基准评估中表现出最先进的性能,代码和数学性能显著提高,全面超越 llama3。
  7. 增大了上下文长度支持,最高达到 128K tokens(Qwen2-72B-Instruct)。
  8. 在权威模型测评榜单 OpenCompass 中,Qwen1.5-110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型,Qwen2-72B 整体性能相比 Qwen1.5-110B 又取得大幅提升,在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MT-Bench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中获十几项世界冠军,超过美国的 Llama3。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

[title]本地部署资讯问答机器人:Langchain+Ollama+RSSHub实现RAGGemma:Gemma是由Google推出的轻量级模型,Google表示,“Gemma 2B和7B与其他开放式模型相比,在其规模上实现了同类最佳的性能。”本次开发,下载的是7B模型。Mistral:Mistral是由欧洲法国Mistral AI团队推出的大模型,该模型采用了分组查询注意力(GQA)以实现更快的推断速度。本次开发,下载的是7B模型。Mixtral:Mixtral也是由Mistral AI团队推出的大模型,但Mixtral是一个8*7B的MoE模型,在大多数基准测试中都优于Llama 2 70B和GPT-3.5。Qwen:Qwen(通义千问)是由阿里巴巴推出的大模型,本次开发,下载的是7B模型。万物皆可RSS巧妇难为无米之炊。不管是获取日常新闻,还是获取A股行情,都需要有稳定靠谱的数据源。大家可能第一时间会想到爬虫,但自己去搭建和维护这样一个爬虫系统还是比较麻烦的。有没有其他更好的方式呢?这就需要用到「上古神器」 RSS了!大家可能会觉得RSS已经过时了。现如今,打开手机,今日头条、微博、微信等APP时不时就会给你推送最新的资讯,日常生活工作好像没有用到RSS的场景。确实,大部分情况下,我们想要获取资讯,手机APP基本够用了。但是,如果你想针对一些特定的需求,需要从某些网站上获取最新通知或相关信息呢?比如,获取https://openai.com/blog的最新更新获取https://www.producthunt.com每天的热门产品获取https://github.com/trending每天的热门开源项目

Qwen 2开源了 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型

[title]Qwen 2开源了模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型[heading1]相关参考信息可以说,Qwen是国内唯一出现在OpenAI视野里,可以参与国际竞争的国产大模型。不久前,OpenAI创始人奥特曼在X上转发了一条OpenAI研究员公布的消息,GPT-4o在测试阶段登上了Chatbot Arena(LMSys Arena)榜首位置,这个榜单是OpenAI唯一认可证明其地位的榜单,而Qwen是其中唯一上榜的国内模型。早些时候,有人做了个LMSys榜单一年动态变化视频。过去一年内,国产大模型只有Qwen多次冲进这份榜单,最早出现的是通义千问14B开源视频Qwen-14B,后来是Qwen系列的72B、110B以及通义千问闭源模型Qwen-Max,得分一个比一次高,LMSys也曾官方发推认证通义千问开源模型的实力。在顶尖模型公司的竞争中,目前为止中国模型只有通义千问真正入局,能与头部厂商一较高下。开发者用脚投票的结果,显示了Qwen系列的受欢迎程度。目前为止,Qwen系列开源模型的累计下载量突破了1600万,国内外有海量开发者都基于Qwen开发了自己的模型和应用,尤其是企业级的模型和应用。Qwen的很多忠实拥趸是海外开发者,他们时常在社交平台发表“我们为什么没有这种模型”的溢美之词(配图详见附件)。可以说,通义大模型用行动证明了开源开放的力量。七、为什么大模型的生态建设如此重要?AI大模型是全球数字技术体系的竞争,这个体系包括芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等等。中国信息化百人会执委、阿里云副总裁安筱鹏指出,全球AI大模型竞争的制高点是AI基础大模型,因为基础大模型决定了产业智能化的天花板,商业闭环的可能性,应用生态的繁荣以及产业竞争的格局。与此同时,开源生态在整个技术体系的竞争中也有着至关重要的作用。

Qwen 2开源了 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型

5种尺寸的预训练和指令调整模型,包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B;(Qwen2-57B-A14B这个模型可以重点看看除英语和中文外,还接受过另外27种语言的数据训练;在大量基准评估中表现出最先进的性能;在大量基准评估中获得SOTA性能。代码和数学性能显著提高,全面超越llama3增大了上下文长度支持,最高达到128K tokens(Qwen2-72B-Instruct)。HF最新榜第一72B和7B可处理128k上下文57B-A14B可处理64k上下文0.5B和1.5B可处理32k上下文相比2月推出的通义千问Qwen1.5,Qwen2实现了整体性能的代际飞跃。在权威模型测评榜单OpenCompass中,此前开源的Qwen1.5-110B已领先于文心4.0等一众中国闭源模型。刚刚开源的Qwen2-72B,整体性能相比Qwen1.5-110B又取得了大幅提升。(图说:在上海人工智能实验室推出的OpenCompass大模型测评榜单上,此前开源的Qwen1.5-110B已领先于文心4.0等一众中国闭源模型)通义千问Qwen2系列模型大幅提升了代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力。在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MT-Bench、Arena Hard、LiveCodeBench等国际权威测评中,Qwen2-72B获十几项世界冠军,超过美国的Llama3。(图说:Qwen2-72B在十多个权威测评中获得冠军,超过美国的Llama3-70B模型)

其他人在问
docker部署qwen
以下是关于 Docker 部署相关问题的综合回答: 容器编排模板: 容器编排模板是一种配置文件,用于在 Docker 中部署和管理多个容器,可一键部署复杂环境,无需手动配置细节,如配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因: Docker 提供隔离运行环境,确保应用在任何环境稳定运行,简化安装和配置过程,保证环境一致,便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因: 配置如“bot”、“@bot”等多个前缀,能确保机器人只在特定情况回复,避免群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法: 1. 重启 Docker 容器:在宝塔面板中找到对应容器,点击“重启”。 2. 检查网络连接:确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 3. 重新扫描二维码:等待容器重启后,重新扫描日志中生成的二维码。 费用相关: 使用 AI 微信聊天机器人的费用实际上不高,极简未来平台按使用量收费,对一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间,且平台提供每天签到免费领积分福利,进一步降低使用成本。使用极简未来平台创建 AI 机器人的具体费用未明确给出。
2024-10-20
qwen大语言模型有视觉模式吗?
Qwen 大语言模型具有视觉模式。以下是相关信息: 有博主称 QwenVL 已迁移到 ComfyUI 中,它支持本地图像、上下文窗口多轮对话,支持 PLUS 和 MAX 双视觉模型,支持百万像素、任意规格图像,具有超强细节和文字识别能力,在开源领域表现出色,中文能力突出,目前 API 免费开放。 关于部署 Qwen 大语言模型,如在 Windows 电脑上,可点击 win+R,输入 cmd 回车;在 Mac 电脑上,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序,然后复制相关命令行粘贴回车进行下载。
2024-10-11
什么是加载别人训练的qwen模型?
加载别人训练的 qwen 模型通常涉及以下步骤: 1. 对于直接调用千问的某一个大模型,如“qwenmax”模型,在 COW 中需要更改 key 和 model。在 /root/chatgptonwechat/文件夹下,打开 config.json 文件进行更改,并添加"dashscope_api_key"。获取 key 可参考视频教程或图文教程。同时,需要“实名认证”后,这些 key 才可以正常使用,若对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错,可能是未实名认证,可点击去,或查看自己是否已认证。 2. 部署大语言模型时,如下载 qwen2:0.5b 模型,对于不同的电脑系统操作有所不同。如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd 点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行并粘贴回车,等待自动下载完成。 3. 对于 Ollama 大模型部分,为避免没下载大模型带来的报错,需要先下载 ollama,网站:网站中复制代码,然后像特定操作一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径,在上方的路径下输入 cmd,进入到下方的命令行,右键粘贴刚才的代码,等待下载即可。
2024-10-01
怎么使用qwen2
以下是关于 Qwen2 的相关信息: 1. 性能表现:Qwen 2 开源了,其模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。在权威模型测评榜单 OpenCompass 中,此前开源的 Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型,刚开源的 Qwen272B 相比 Qwen1.5110B 整体性能大幅提升。在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中,Qwen272B 获十几项世界冠军,超过美国的 Llama3。 2. 训练与微调:大规模预训练后,通义千问团队对模型进行精细微调,提升了代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力,还让模型学会对齐人类价值观。微调过程遵循使训练规模化并减少人工标注的原则,探索了多种自动方法获取高质量数据,结合了有监督微调、反馈模型训练以及在线 DPO 等方法,采用在线模型合并方法减少对齐税。不久后将推出 Qwen2 的技术报告。 3. 特点:Qwen2 有 5 种尺寸的预训练和指令调整模型,包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。除英语和中文外,还接受过另外 27 种语言的数据训练,在大量基准评估中表现出最先进的性能,代码和数学性能显著提高,增大了上下文长度支持,最高达到 128K tokens(Qwen272BInstruct)。 4. 体验与下载:Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台,开发者可在魔搭社区体验、下载模型,或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时,Qwen272binstruct 模型已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena,所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能,或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址为。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台,集齐了国内主流的 20 多款大模型。 5. 开源社区影响力:Qwen 系列模型正在全球爆火,近一个月内总下载量翻倍,已突破 1600 万次。海内外开源社区已经出现了超过 1500 款基于 Qwen 二次开发的模型和应用。自今年 2 月 Qwen1.5 发布前后,就有大量开发者催更 Qwen2。6 月 7 日晚上 24 点左右 Qwen2 上线后,多个重要的开源生态伙伴火速宣布支持 Qwen2。
2024-10-01
chilloutmix模型
以下是关于 chilloutmix 模型的相关信息: 在腊八节相关的生成中,模型为 chilloutmix_NiPrunedFp32Fix,生成尺寸与草稿图保持一致,有正、负面关键词及 ControlNet 设置等具体参数。 在猫猫相关的生成中,虽然作者建议使用 chilloutmix_NiPrunedFp32Fix 模型,但也可以尝试其他模型。 在 AIGC Weekly 09 中,提到从 civitai 下载 ChilloutMix 模型并放到整合包 models\\Stablediffusion 目录里启动 web UI 切换模型。
2024-11-17
SD好的模型分享
以下是为您分享的关于 SD 模型的相关内容: 对于 SDXL 的 ControlNet 模型中的 Canny 硬边缘模型,有不同型号,如 4080ti 笔记本测试中,12G 显存下,sdxl base+refiner 模型,使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸图片需 2 分 57 秒,320Mb 的 small 模型用时 34s,质量差距不大但时间优势明显。其他作者如 kohya 的用时 33 秒,更接近真实质感。sai 的 128lora 和 256lora 分别用时 39 秒和 1 分 08 秒,偏绘画感觉。t2i 的用时 34s,偏插画。关闭 refiner 能节省一半左右时间,平均 17 秒左右。 在 Depth 深度模型测试中,图形尺寸 6641024,diffusers 的 full 模型用时 2 分 48 秒,small 模型用时 23s,kohya 模型用时 42 秒,sai 模型用时 1 分 12 秒,sargezt 模型用时 1 分 52 秒。 用 Stable Diffusion 时,要先确定照片风格,如生成真人 AI 小姐姐可选用 chilloutmix 的大模型。部分常用大模型可在分享的链接中根据文件夹名称找到。文章第三部分会详细介绍模型下载位置和存放位置。 对于 ControlNet 中线条约束类的预处理器和模型,作者已整理好,如需获取可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。同时作者还附上一张图帮助理解 ControlNet 模型的命名规则。
2024-11-17
sd模型
Stable Diffusion(SD)模型是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入到 SD 模型中,经过一定迭代次数生成符合文本描述的图片。例如输入“天堂,巨大的,海滩”,模型生成美丽沙滩的图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示将输入图片重绘以更符合文本描述。比如在之前生成的沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块,将输入文本信息编码,生成 Text Embeddings 特征矩阵,用于控制图像生成。 CLIP 模型包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型,在 Stable Diffusion 中主要使用 Text Encoder 模型。它将输入的文本 Prompt 编码转换成 Text Embeddings(文本的语义信息),通过 UNet 网络中的 CrossAttention 模块嵌入 Stable Diffusion 中作为 Condition,对生成图像的内容进行控制与引导。目前 SD 模型使用的是中的 Text Encoder 模型。 CLIP ViTL/14 中的 Text Encoder 是只包含 Transformer 结构的模型,由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成,模型参数大小是 123M,输出的 Text Embeddings 维度为 77x768。 以下是相关资源获取方式: SD 模型权重百度云网盘:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 模型,即可获得包含多种模型权重的资源链接。 SD 保姆级训练资源百度云网盘:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SDTrain,即可获得包含数据处理、模型微调训练及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码等全套资源。 Stable Diffusion 中 VAE,UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 网络结构,即可获得网络结构图资源链接。
2024-11-17
我是一名高中历史老师,请问用什么大模型能帮我做教学设计
以下为您推荐一些利用大模型辅助高中历史教学设计的案例: 有一位历史老师使用 GPT 给学生讲课,通过 GPT 生成一个“沉浸式”历史片段游戏,让学生扮演一个角色“设身处地”地做决策,学生的作业是找出 GPT 的错误。例如明朝灭亡、南京、1645 年 5 月的相关案例,您可以参考:https://chat.openai.com/share/86815f4e674c4410893c4ae3f1b7412e/continue 。 对于历史专业的学生,当他们遇到像 ChatGPT 这样的语言模型时,已经训练有素能够识别一些常见的陷阱,如事实不准确等,并通过事实核查、分析体裁和受众、在相关来源中搜索等技能来解决这些问题。 语言模型对于历史学家和历史专业的学生是有益的,但对于历史老师和其他教育工作者在短期内可能会带来一些问题,需要重新思考许多作业的布置方式。 您可以尝试借鉴这些案例,根据您的教学需求和学生特点,对大模型的应用进行调整和优化。
2024-11-17
大模型可以修复老旧的分辨率低的视频吗
大模型在修复老旧低分辨率视频方面是可行的,但具体效果因模型和方法而异。 例如,使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型、StableSR 模块和 VQVAE 等,通过不同的放大方法进行测试。如“Ultimate SD upscale”脚本放大,重绘幅度不同效果有别,重绘幅度大可能导致人物失真。“后期处理”的放大方法能使眼神更锐利,但对模糊的头发改善有限。而 StableSR 的放大则需要进行相应的模型和参数调整。 另外,像 Sora 这样的大型视觉模型,能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像。它可以处理不同格式和分辨率的视觉数据,保持原始宽高比,改善生成视频的构图和框架。其基础模型用于低分辨率视频生成,通过级联扩散模型细化提高分辨率,采用 3D UNet 架构,结合多种技术和方法,能生成高保真度且具有可控性的视频。
2024-11-17
如何可以使用到chatgpto1大模型
目前 ChatGPT 没有 ChatGPT1 这个大模型。ChatGPT 有多个版本,如 ChatGPT3、ChatGPT3.5、ChatGPT4 等。您可以通过以下方式使用 ChatGPT 相关模型: 1. 访问 OpenAI 的官方网站,按照其指引进行注册和使用。 2. 部分应用和平台可能集成了 ChatGPT 的接口,您可以在这些应用中体验其功能。 需要注意的是,使用 ChatGPT 时应遵循相关的使用规则和法律法规。
2024-11-16