大模型激战之际,继海外的meta之后,阿里巴巴成为又一家推动人工智能(ai)大模型“安卓时刻”潮流的科技巨头。
8月3日周四,阿里云将70亿参数的通义千问模型开源,包括通用模型qwen-7b和对话模型qwen-7b-chat。这两款模型均已上线国内首个“模型即服务”开放平台魔搭社区,开源、免费、可商用。
(资料图)
开源代码支持对qwen-7b和qwen-7b-chat的量化,支持用户在消费级显卡上部署和运行模型。用户既可从魔搭社区直接下载模型,也可通过阿里云灵积平台访问和调用qwen-7b和qwen-7b-chat,阿里云为用户提供包括模型训练、推理、部署、精调等在内的服务。
魔塔社区已有发帖,专门介绍通义千问上述模型的安装、创空间体验、模型推理、模型训练最佳实践,并附有模型链接及下载情况截图。
公开资料显示,qwen-7b使用去重及过滤后超过2.2万亿tokens的数据进行预训练,是支持中、英等多种语言的基座模型,上下文窗口长度达到8k。它包含高质量中、英、多语言、代码、数学等数据,囊括全网文本、百科、书籍、代码、数学及各个领域垂类。
评测英文综合能力的基准评测之一mmlu的评测结果显示,在英文评测方面,qwen-7b的效果超过了目前国内外其他同类开源预训练模型,对比更大规模版本的模型也具有较强竞争力。中文评测方面,在c-eval验证集上,qwen-7b在同等规模现有模型中取得了最高分数,甚至相比更大规模模型也具有较强竞争力。
以下为qwen-7b的mmlu 5-shot准确率结果对比。
在qwen-7b的基础上,阿里云使用对齐机制打造了基于基座模型的ai助手qwen-7b-chat。它是基于transformer的中英文对话大语言模型,已实现与人类认知对齐。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。
无论是在c-eval验证集上,还是在mmlu评测集上,qwen-7b-chat模型的zero-shot准确率均在同类对齐模型中表现较优。
以下为c-eval测试集上的zero-shot准确率结果对比。
通义千问的开源后,阿里云成为国内首个加入大模型开源行列的大型科技企业。今年7月,微软宣布,联手meta发布开源ai模型的可商用版本llama 2,提供openai和谷歌模型的平替产品。也是在7月,智谱ai及清华keg实验室公布,中国顶尖开源大模型chatglm2-6b允许免费商用。
华尔街见闻此前文章提及,开源模型的好处包括用户的接受率更高,然后输入更多数据供人工智能处理。llm拥有的数据越多,其功能就越强大。此外,开源模型使研究人员和开发人员能够发现和解决漏洞,同时提高技术和安全性。
今年4月的2023阿里云峰会上,阿里巴巴宣布向企业开放通义千问,企业可以调用通义千问的能力训练自己的大模型。
阿里云智能集团首席技术官(cto)周靖人当时介绍,未来企业在阿里云上既可以调用通义千问的全部能力,也可以结合企业自身的行业知识和应用场景,训练自己的企业大模型。比如,每个企业都可以有自己的智能客服、智能导购、智能语音助手、文案助手、ai设计师、自动驾驶模型等。
阿里巴巴集团ceo兼阿里云智能集团ceo张勇当时称,阿里巴巴所有产品未来都将接入通义千问大模型。
张勇表示,面向 ai 时代,所有产品都值得用大模型重做一次,而基于这一信念,阿里云也希望帮助更多企业用上大模型,让每家企业都能基于通义千问,拥有具备自己行业能力的专属大模型。
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