大语言模型-阿里云研发的通义千问-72B_阿里的通义千问72b

通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模的模型。Qwen-72B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。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。

主要有以下特点：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 较长的上下文支持：Qwen-72B支持32k的上下文长度。

模型参数

评测效果

我们选取了MMLU，C-Eval，GSM8K, MATH, HumanEval, MBPP, BBH, CMMLU等目前较流行的benchmark，对模型的中英知识能力、翻译、数学推理、代码等能力进行综合评测。Qwen-72B模型在所有benchmark上均取得了开源模型中的最优表现。