通义千问-7B基于 Transformer 的大语言模型

通义千问-7B（Qwen-7B） 是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。Qwen-7B系列模型的特点包括：

1. 大规模高质量预训练数据：使用了超过2.2万亿token的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。数据集包括文本和代码等多种数据类型，覆盖通用领域和专业领域。
2. 优秀的模型性能：相比同规模的开源模型，Qwen-7B在多个评测数据集上具有显著优势，甚至超出12-13B等更大规模的模型。评测评估的能力范围包括自然语言理解与生成、数学运算解题、代码生成等。
3. 更好地支持多语言：基于更大词表的分词器在分词上更高效，同时它对其他语言表现更加友好。用户可以在Qwen-7B的基础上更方便地训练特定语言的7B语言模型。
4. 8K的上下文长度：Qwen-7B及Qwen-7B-Chat均能支持8K的上下文长度, 允许用户输入更长的prompt。
5. 支持插件调用：Qwen-7B-Chat针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化，当前模型能有效调用插件以及升级为Agent。

评测表现

Qwen-7B在多个全面评估自然语言理解与生成、数学运算解题、代码生成等能力的评测数据集上，包括MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、WMT22等，均超出了同规模大语言模型的表现，甚至超出了如12-13B参数等更大规模的语言模型。