千亿大模型来了！通义千问110B模型开源！_通义还发布开源模型qwen1.5-110b

近期，在开源社区中，一系列具有千亿参数规模的大模型陆续出现，这些模型在各类评测中取得了卓越的成绩。通义千问团队宣布开源了一个1100亿参数的Qwen1.5系列首个千亿参数模型——Qwen1.5-110B。该模型在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，并在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。

Qwen1.5-110B与其他Qwen1.5模型类似，采用了相同的Transformer解码器架构。它引入了分组查询注意力（GQA），使得模型在推理时更加高效。此外，该模型支持32K tokens的上下文长度，并具备多语言特性，支持英语、中文、法语、西班牙语、德语、俄语、日语、韩语、越南语、阿拉伯语等多种语言。

下面是关于基础语言模型效果的评估，并与最近的SOTA语言模型Meta-Llama3-70B以及Mixtral-8x22B进行了比较。

上述结果显示，千问110B模型在基础能力方面至少与Llama-3-70B模型相媲美。在这个模型中，没有对预训练的方法进行大幅改变，因此110B模型和72B相比的性能提升主要来自于增加模型规模。

在MT-Bench和AlpacaEval 2.0上进行了Chat评估，结果如下：

与之前发布的Qwen1.5-72B模型相比，在两个Chat模型的基准评估中，110B表现显著更好。评估结果的持续改善表明，即使在没有大幅改变后训练方法的情况下，更强大、更大规模的基础语言模型也可以带来更好的Chat模型。

Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，也是该系列中首个拥有超过1000亿参数的模型。它在与最近发布的SOTA模型Llama-3-70B的性能上表现出色，并且明显优于72B模型。这告诉我们，在模型大小扩展方面仍有很大的提升空间。虽然Llama-3的发布表明预训练数据规模具有重要意义，但我们相信通过在未来的发布中同时扩展数据和模型大小，我们可以同时获得两者的优势。敬请期待Qwen2！

实战：

魔搭社区通义千问110B模型推理、微调最佳实践-CSDN博客