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许可：其他
许可名称：统一问答
许可链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B-Chat-AWQ/blob/main/LICENSE
语言：

• 英文
  管道标签：文本生成
  标签：
• 聊天

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Qwen1.5-110B-Chat-AWQ

简介

Qwen1.5 是 Qwen2 的测试版本，一种基于变压器架构的仅解码器语言模型，经过大量数据预训练。与之前发布的 Qwen 相比，改进之处包括：

• 9 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B 和 110B 的密集模型，以及一个拥有 2.7B 激活的 14B MoE 模型；
• 聊天模型在人类偏好上表现显著提升；
• 基础模型和聊天模型均支持多语言；
• 所有规模模型均稳定支持 32K 上下文长度；
• 无需使用 trust_remote_code。

更多详情，请参考我们的博客文章和GitHub 仓库。

模型详情

Qwen1.5 是一个语言模型系列，包括不同模型规模的解码器语言模型。对于每种规模，我们都发布了基础语言模型和对应的聊天模型。该模型基于变压器架构，使用 SwiGLU 激活、注意力 QKV 偏置、组查询注意力和混合滑动窗口注意力和全注意力等方法。此外，我们还有一个针对多种自然语言和代码改进的标记器。对于测试版本，暂时未包括 GQA（32B 和 110B 除外）以及 SWA 和全注意力的混合。

训练详情

我们使用大量数据对模型进行预训练，并通过监督微调和直接偏好优化对模型进行后续训练。

环境

Qwen1.5 的代码已经集成到最新的 Hugging face 变压器库中，我们建议您安装 transformers>=4.37.0，否则可能会遇到以下错误：

KeyError: 'qwen2'

快速入门

这里提供一个使用 apply_chat_template 的代码片段，向您展示如何加载分词器和模型以及如何生成内容。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen1.5-110B-Chat-AWQ",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-110B-Chat-AWQ")

prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

提示

• 如果您遇到代码切换或其他不良情况，我们建议您使用 generation_config.json 中提供的超参数。

引用

如果您觉得我们的工作对您有帮助，欢迎引用我们的成果。

@article{qwen,
  title={Qwen Technical Report},
  author={Jinze Bai and Shuai Bai and Yunfei Chu and Zeyu Cui and Kai Dang and Xiaodong Deng and Yang Fan and Wenbin Ge and Yu Han and Fei Huang and Binyuan Hui and Luo Ji and Mei Li and Junyang Lin and Runji Lin and Dayiheng Liu and Gao Liu and Chengqiang Lu and Keming Lu and Jianxin Ma and Rui Men and Xingzhang Ren and Xuancheng Ren and Chuanqi Tan and Sinan Tan and Jianhong Tu and Peng Wang and Shijie Wang and Wei Wang and Shengguang Wu and Benfeng Xu and Jin Xu and An Yang and Hao Yang and Jian Yang and Shusheng Yang and Yang Yao and Bowen Yu and Hongyi Yuan and Zheng Yuan and Jianwei Zhang and Xingxuan Zhang and Yichang Zhang and Zhenru Zhang and Chang Zhou and Jingren Zhou and Xiaohuan Zhou and Tianhang Zhu},
  journal={arXiv preprint arXiv:2309.16609},
  year={2023}
}

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