阿里千问Qwen可太牛了，学Meta，直接掀桌了

阿里千问，每次更新都相当给力啊！

这次凭借两个核心参数就可以傲视群雄了。一个是700亿参数，一个是2GB显存搞起。

除此之外还有角色扮演能力了！！！

给我一种感觉，闭源搞不过讯飞和百度，直接就学Meta掀桌子，搞开源了。

这对百度文心说是可能是一个坏消息，人家高级版都开始收费了。但是对广大群众来说绝对是“喜大普奔” 啊！

我就做一下那个不收钱，奔走相告的人吧！

下面具体来说说，我比较关注的几个点。

720亿参数

现在的开源模型非常之多，但是模型参数一般都不是太大。

比如书生最大的是20B，Yi最大也就34B, 百川有一个53B的没有开源。

这次阿里qwen直接就把72B给开源出来了。

从基准测试来看，是吊打同行的存在，全方位领先。

这个表格写非常清晰，在所有基准测试中都是最高分！YI感觉是有点水分，阿里这个还是挺硬核的。

在开头的图中可以看到，Qwen模型在某些方面的能力已经超过GPT3.5 和GPT4了，当然只是在某些方面而已，GPT4的强大，可能并不那么容易量化。

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官方总结特点如下：

·大规模高质量训练语料：使用超过3万亿tokens的数据进行预训练，包含高质量中、英、多语言、代码、数学等数据，涵盖通用及专业领域的训练语料。通过大量对比实验对预训练语料分布进行了优化。

·强大的性能：Qwen-72B在多个中英文下游评测任务上（涵盖常识推理、代码、数学、翻译等），效果显著超越现有的开源模型。具体评测结果请详见下文。

·覆盖更全面的词表：相比目前以中英词表为主的开源模型，Qwen-72B使用了约15万大小的词表。该词表对多语言更加友好，方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。

·更长的上下文支持：Qwen-72B支持32k的上下文长度。

·系统指令跟随：Qwen-72B-Chat可以通过调整系统指令，实现角色扮演，语言风格迁移，任务设定，和行为设定等能力。

2GB运行（750ti）

模型越大，能力自然越强，但是有一个致命的问题--我太穷了。

跑不起来啊！！！！

72B的模型，起步就是80G显存的A100啊... 10万一张....

非量化版至少需要144GB显存....

单单模型文件就100多G！...

Qwen肯定也知道这个情况，所以很贴心的出了一个1.8B的模型，更贴心的是4bit量化都给你做好了。

推理只要2GB显存。

微调只要6GB显存。

模型大小不到2GB。

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官方总结的特点如下：

·低成本部署：提供int8和int4量化版本，推理最低仅需不到2GB显存，生成2048 tokens仅需3GB显存占用。微调最低仅需6GB。

·大规模高质量训练语料：使用超过2.2万亿tokens的数据进行预训练，包含高质量中、英、多语言、代码、数学等数据，涵盖通用及专业领域的训练语料。通过大量对比实验对预训练语料分布进行了优化。

·优秀的性能：Qwen-1.8B支持8192上下文长度，在多个中英文下游评测任务上（涵盖常识推理、代码、数学、翻译等），效果显著超越现有的相近规模开源模型，具体评测结果请详见下文。

·覆盖更全面的词表：相比目前以中英词表为主的开源模型，Qwen-1.8B使用了约15万大小的词表。该词表对多语言更加友好，方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。

·系统指令跟随：Qwen-1.8B-Chat可以通过调整系统指令，实现角色扮演，语言风格迁移，任务设定，和行为设定等能力。

从18亿参数到720亿参数全覆盖啊

而且全部提供量化版本，量化版配置降低很多，能力却降低很少。

上限拉的很高，下限又压的很低。

这种全方位的服务，实在是太舒服了。

角色设定

除了模型大小上全面之外，这次模型还强化了“系统指令”，说人话就是具有了很强的“角色扮演能力”，从我的测试来看，这种能力可能比Chatgpt3.5还要强。

比如我给它一个系统指令“你叫贾维斯，你是钢铁侠的AI助手，你可以做各种事情”

这个时候你再去问他“你是谁” 这样的的问题，他就能做个性化的回答了。

这个东西如果做得好，有些微调都可以省了。比如我直接接入自己的平台，给它一个系统指令，我就可以假装是自主研发，遥遥领先了！

我本来以为只有参数大到一定程度才可以，没想到 18亿的迷你模型也可以角色扮演。

只是耐力不太够，多问几次“你是谁”就扛不住了。

相比之下，720亿的模型就嘴硬的很，在我威逼利诱下还是打死都不说。直到....

直到我戳穿了它，它就蹦不住了。

根据官方介绍，他还具有 语言风格迁移，任务设定，行为设定等能力，这个就不展开说了，大家可以自己去探索一下。

音频聊天

除了常规的模型之外，Qwen这次还放出来了一个叫Audio的聊天模型，翻译过来大概就是音频聊天！

经过测试，这个模型可以理解你发的音频文件，直接把音频转文字。STT这个其实并不稀奇啊，但是这次是直接用大模型来完成，就感觉挺有意思。

测试过了，识别率非常高。

除了能识别之外，还能问他哪句话在哪个位置，直接给你截取出来。感觉有一句话剪辑视频的苗头了。

另外支持多轮、多语言、多语言对话。

可以容纳训练超过30多种不同的音频任务。

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不要钱给这么多，确实有点让人受宠若惊了！

卷起来，把各种模型的成本打下来吧。

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