эйай ньюз

​Qwen-7B: Alibaba зарелизили свою опен-соурсную LLM на 7B параметров

Qwen-7B натренили на 2.2 трлн токенов, размер контекста во вреия тренировки был 2048, а на тесте можно впихнуть до 8192 (у Llama-2 - 4096). Это первая открытая LLM от Alibaba.

Что по бенчмаркам?
В репе есть куча таблиц, и китайцы заявляют, что они бьют LLama-2. Особенно большая разница на бенчмарке по написанию кода Human-Eval: 24.4 vs 12.8. Но я бы осторожно смотрел на эти числа. Если по некоторым бенчмаркам Qwen-7B обходит ванильную LLama-2-7B, и даже LLaMA-2-13B, то вот с зафайнтюнеными версиями Llama-2 разрыв уже не такой большой. И, честно сказать, никто точно не знает, как они трениновали свою базовую модель.

По аналогии с LLaMa2-chat, у Qwen тоже есть чатовая версия Qwen-7B-Chat, которая затюнена отвечать на запросы пользователя и, кроме того, пользоваться разными тулами и API.

Для любителей деталей, архитектура похожа на LLaMA. Со следующими различиями:

> The following are the main differences from the standard transformer: 1) using untied embedding, 2) using rotary positional embedding, 3) no biases except for QKV in attention, 4) RMSNorm instead of LayerNorm, 5) SwiGLU instead of ReLU, and 6) adopting flash attention to accelerate training. The model has 32 layers, the embedding dimension is 4096, and the number of attention heads is 32.

Лицензия тоже как у Llama-2: Можно использовать в коммерчески целях, но только пока у вас нет 100 млн активных пользователей в месяц (у Llama-2 можно до 700 млн).

Больше деталей в этом репорте (да, это тупо .md файл в репозитории).

Демо (на китайском)

@ai_newz

www.group-telegram.com/ca/ai_newz.com/2113

17.1K viewsedited  Aug 11, 2023 at 14:28

​Qwen-7B: Alibaba зарелизили свою опен-соурсную LLM на 7B параметров

Qwen-7B натренили на 2.2 трлн токенов, размер контекста во вреия тренировки был 2048, а на тесте можно впихнуть до 8192 (у Llama-2 - 4096). Это первая открытая LLM от Alibaba.

Что по бенчмаркам?
В репе есть куча таблиц, и китайцы заявляют, что они бьют LLama-2. Особенно большая разница на бенчмарке по написанию кода Human-Eval: 24.4 vs 12.8. Но я бы осторожно смотрел на эти числа. Если по некоторым бенчмаркам Qwen-7B обходит ванильную LLama-2-7B, и даже LLaMA-2-13B, то вот с зафайнтюнеными версиями Llama-2 разрыв уже не такой большой. И, честно сказать, никто точно не знает, как они трениновали свою базовую модель.

По аналогии с LLaMa2-chat, у Qwen тоже есть чатовая версия Qwen-7B-Chat, которая затюнена отвечать на запросы пользователя и, кроме того, пользоваться разными тулами и API.

Для любителей деталей, архитектура похожа на LLaMA. Со следующими различиями:

> The following are the main differences from the standard transformer: 1) using untied embedding, 2) using rotary positional embedding, 3) no biases except for QKV in attention, 4) RMSNorm instead of LayerNorm, 5) SwiGLU instead of ReLU, and 6) adopting flash attention to accelerate training. The model has 32 layers, the embedding dimension is 4096, and the number of attention heads is 32.

Лицензия тоже как у Llama-2: Можно использовать в коммерчески целях, но только пока у вас нет 100 млн активных пользователей в месяц (у Llama-2 можно до 700 млн).

Больше деталей в этом репорте (да, это тупо .md файл в репозитории).

Демо (на китайском)

@ai_newz

BY эйай ньюз