阿里云开源通义千问70亿参数模型，免费可商用

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在大模型激战的时刻，8月3日周四，阿里云正式开源了70亿参数的通义千问模型，其中包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat。

这两款模型已上线国内首个“模型即服务”开放平台——魔搭社区（https://modelscope.cn/home）

用户可以免费使用、商用、下载，并且支持在消费级显卡上部署和运行模型。

阿里云为用户提供了一站式服务，包括模型训练、推理、部署、精调等。

Qwen-7B使用超过2.2万亿tokens的去重及过滤数据进行预训练，成为支持中、英等多种语言的基座模型，其上下文窗口长度高达8k。

模型囊括了高质量中、英、多语言、代码、数学等数据，涵盖全网文本、百科、书籍、代码、数学等各个领域。

1、中文评测

C-Eval测试集上，Qwen-7B-Chat模型的zero-shot准确率结果如下：

2、英文评测

MMLU评测集上，Qwen-7B-Chat模型的zero-shot准确率如下，效果同样在同类对齐模型中同样表现较优。

3、代码评测

Qwen-7B-Chat在HumanEval的zero-shot Pass@1效果如下：

4、数学评测

在评测数学能力的GSM8K上，Qwen-7B-Chat的准确率结果如下：

5、长序列评测

通过NTK插值，LogN注意力缩放可以扩展Qwen-7B-Chat的上下文长度。在长文本摘要数据集VCSUM上（文本平均长度在15K左右），Qwen-7B-Chat的Rouge-L结果如下：

6、工具使用能力的评测

千问支持通过 ReAct Prompting 调用插件/工具/API。ReAct 也是 LangChain 框架采用的主要方式之一。在即将开源的、用于评估工具使用能力的自建评测基准上，千问的表现如下：

本文素材来源于魔塔社区，若有侵权请联系删除

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