qwen1.5技术报告：技术报告如何写

本文目录一览：

• 1、2024年最新开源模型汇总(七):Qwen1.5-MoE
• 2、最全的QWen1.5技术报告
• 3、如何看阿里巴巴最新开源的moe大模型?
• 4、Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!
• 5、Qwen1.5微调

2024年最新开源模型汇总(七):Qwen1.5-MoE

基本信息：Qwen5MoE是一个20亿参数的MoE开源大模型，由阿里通义千问Qwen团队研发，并于2024年3月28日首次发布。性能表现：Qwen5MoEA7B版本在性能上与最佳的7B模型相匹敌。尽管其仅有27亿激活参数，但能与包含65亿NonEmbedding参数的Qwen57B模型竞争，展示了高效的性能表现。

Qwen5-MoE 是一个20亿参数的MoE开源大模型，首次发布于2024年3月28日，由阿里通义千问Qwen团队研发。 Qwen5-MoE-A7B 在性能上与最佳的7B模型相匹敌，仅以27亿激活参数，却能与包含65亿Non-Embedding参数的Qwen5-7B模型竞争。

***用特别设计的MoE架构，包括DeepSeekMoE和DBRX等方法。finegrained experts有效利用FFN层到MoE层的转换，实现效率与效果的最优结合。在模型初始化阶段，利用Qwen8B进行改造，引入随机性显著加快了收敛速度。实现共享expert与routing expert的整合，提升模型灵活性与性能。

阿里巴巴最新开源的MoE大模型Qwen5-MoE-A7B，基于Qwen5-8B模型升级而来，具备143亿总参数数，每次推理激活27亿参数。此模型性能接近70亿参数规模的大模型，却在显存使用和推理速度上显著优化。然而，其143亿参数量，半精度推理需28GB显存，与70亿参数规模模型相比，显存占用高。

最全的QWen1.5技术报告

人类偏好对齐：通过DPO和PPO技术优化，Qwen572BChat在MTBench和AlpacaEval等评估上超越了多个模型，且长度控制良好。多语言能力：Qwen5的Base和Chat模型均支持多种语言，且在不同领域展现出优异表现。

与外部系统链接，R***任务评估Qwen5在中英文上的表现。工具调用和代码解释能力在T-Eval基准中测试。使用Qwen5进行开发时，可直接使用transformers库原生代码，无需指定选项。提供量化模型用于低***部署，支持多种框架。

基本信息：Qwen5MoE是一个20亿参数的MoE开源大模型，由阿里通义千问Qwen团队研发，并于2024年3月28日首次发布。性能表现：Qwen5MoEA7B版本在性能上与最佳的7B模型相匹敌。尽管其仅有27亿激活参数，但能与包含65亿NonEmbedding参数的Qwen57B模型竞争，展示了高效的性能表现。

相较于Qwen57B，Qwen5MoE的NonEmbedding参数减少了约三分之二，达到20亿个。训练成本降低了75%，推理速度提升74倍。MoE架构与技术创新：***用特别设计的MoE架构，包括DeepSeekMoE和DBRX等方法。finegrained experts有效利用FFN层到MoE层的转换，实现效率与效果的最优结合。

方法1：通过魔塔社区手动下载通义千问5-7B-Chat模型。方法2：使用命令终端配合git-lfs进行高效下载。

**更好的生态融入**：接入huggingface transformers，以及主流的第三方部署、量化、微调、服务等框架，方便你我他。 **更强大的性能**：Chat模型性能大幅提升，即便在英文的MT-Bench上，Qwen5-Chat系列也取得了优秀的性能。

如何看阿里巴巴最新开源的moe大模型?

1、阿里巴巴最新开源的MoE大模型Qwen5-MoE-A7B，基于Qwen5-8B模型升级而来，具备143亿总参数数，每次推理激活27亿参数。此模型性能接近70亿参数规模的大模型，却在显存使用和推理速度上显著优化。然而，其143亿参数量，半精度推理需28GB显存，与70亿参数规模模型相比，显存占用高。若显存充裕，选择性能与速度并重的模型较为理想。

2、随着阿里巴巴对MiniMax的投资，中国“大模型五虎”的格局开始成型，它们包括：智谱AI、百川智能、月之暗面、零一万物和MiniMax。MiniMax是其中之一，让我们来详细了解一下。了解MiniMax之前，先看一个背景：阿里巴巴董事长蔡崇信曾表示，中国一半的大模型企业基于阿里云，为约80%的科技公司提供服务。

3、在实践过程中，深入理解自身业务，识别模型训练目标和重要特征，构建***任务和损失函数以突出关键点，是提升模型效果的关键。通过 ESMM 等模型，我们可以观察到数据和模型的相互作用，优化网络结构和数据输入，灵活调整特征和模型构建工具，达到更好的学习效果。

4、在国内，阿里巴巴达摩院智能计算实验室也在深度探索中文多模态预训练及超大规模预训练，近期相继推出了百亿、千亿和万亿参数M6模型，实现了当前最大规模的多模态预训练模型，并将其应用到搜索、推荐、服饰设计、智能文案等真实场景中。

5、阿里巴巴出品的研究报告。腾讯大数据：data.qq***/reports 腾讯出品的研究报告。360互联网安全中心：zt.360.cn/report/ 360出品的研究报告。易观分析：***ysys.cn 以海量数字用户资产及算法模型为核心的大数据分析工具、产品及解决方案。股票报告网：nxny***/stype_hy/ 提供各大证券公司的研究报告。

Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!

MoE模型在训练成本与推理效率上展现出明显优势。使用单个NVIDIA A10080G GPU进行性能测试，Qwen5MoEA7B在吞吐量和每秒token数上表现出色。模型能力与体验：Qwen5MoE模型在英文常识与推理问答、中文写作问答、四则运算和中文应用题解题等方面展现出较强能力。用户可直接访问社区链接体验模型。

Qwen5-MoE模型***用特别设计的MoE架构，包括DeepSeek-MoE和DBRX等方法，其finegrained experts有效利用FFN层到MoE层的转换，将单个FFN分割成多个独立的expert，实现效率与效果的最优结合。

架构一致性：***用与Qwen5系列一致的架构。高效GQA技术：支持32K tokens的上下文长度，提升处理效率。多语言特性：支持多种国际语言，满足全球化需求。魔搭社区实践：对比环境：提供Qwen5110BChat与Llama370BInstruct的对比环境，便于用户直观感受模型差异。

Qwen5-110B-Chat：modelscope.cn/models/qw... Qwen5-110B：modelscope.cn/models/qw... 模型推理所需代码与显存要求如下：显存要求：支持4卡A100，230G显存。 在模型训练方面，魔搭社区的微调框架SWIFT已全面支持Qwen5全系列模型的微调与推理。

在notebook的Terminal下执行代码，可以进行模型推理，并查看***消耗情况。若需进行模型微调，用户需先clone swift仓库并安装swift，执行模型微调脚本进行训练，之后使用微调后的推理脚本进行推理，并观察微调的可视化结果和训练、评估损失，***消耗方面，以qlora方式训练Qwen-vl-chat的显存占用约为14G。

Qwen1.5微调

1、所有训练参数配置存储在train_args目录。以微调Qwen514b为例，参数配置文件路径为train_args/qlora/qwen514bsftqlora.json。

2、数据集准备与代码下载 准备所需数据集，通过git命令下载Qwen5的代码至本地环境。

3、所有训练参数配置存储在train_args目录，便于统一管理。以微调Qwen5-14b为例，参数配置文件路径为train_args/qlora/qwen5-14b-sft-qlora.json，可根据硬件条件调整文件中的训练参数。

4、环境搭建 模型与词表文件获取 方法1：通过魔塔社区手动下载通义千问5-7B-Chat模型。方法2：使用命令终端配合git-lfs进行高效下载。