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通义千问Qwen-72B-Chat大模型在PAI平台的微调实践
阿里云的通义千问系列新成员Qwen-72B，作为720亿参数的大家伙，于2023年11月开源，其数据训练多元且广泛，涵盖网络文本、专业书籍和代码等。在此基础上，Qwen-72B-Chat作为AI助手，利用对齐机制进一步提升交互能力。
通过本文，我们将深入了解基于阿里云PAI平台的低代码微调部署实践，以通义千问-72B（Qwen-72B）为基础构建的Qwen-72B-Chat模型为例，探讨如何借助快速开始（PAI-QuickStart）组件进行高效部署和微调。
完成离线推理与在线服务部署的实践，通义千问开源模型在阿里云PAI灵骏上展现出高效分布式训练与应用能力。
阿里云近期发布了通义千问5（Qwen5）这一开源大语言模型系列的升级版，旨在满足不同计算需求，从0.5B到72B的规模可供选择。Qwen5系列不仅包含Base和Chat等多个版本，还为全球开发者社区提供了前所未有的便利。
通义千问为什么开源-通义千问开源原因
通义千问为什么开源通义千问开源的决定是为了推动大模型技术共享和创新战略。促进技术创新：开源有助于吸引更多的开发者参与到模型的改进和创新中来，通过社区的力量快速迭代和优化模型。
共享资源：通义千问开源使其技术资源可以被广泛的开发者和企业共享，从而降低了开发门槛，提高了技术普及率。创新驱动：开源社区通过共享和合作，促进了技术的快速迭代和创新。开发者可以在通义千问的基础上快速构建新应用，推动技术进步。
主要特点：可能有额外的使用限制，比如对商业用途的规定或者对特定领域的应用限制。用户可能需要遵守特定的开源贡献规则。适用情况：这种许可证通常用于项目希望在某些特定条件下开放源代码，但同时需要对使用和分发进行更多控制的情况。
为了扩展多语种能力，通义千问采用了高效分词器，并扩展了上下文长度，应用了具有更长上下文长度和更大基数值的RoPE（旋转位置编码）进行持续预训练。开源的Qwen模型支持32K词标记的上下文长度，并通过L-Eval和“大海捞针”进行了评估，验证了其有效性。
千问系列模型持续进步，已开源至70B版本，近期更推出了110B的庞大模型，值得称赞！通义千问1100亿参数模型承袭了Qwen5系列的Transformer解码器架构，引入了分组查询注意力方法（GQA），提升了推理效率。
如何看待阿里云再次开源通义千问140亿参数大模型,性能如何
1、通义千问从最初70亿参数到如今的140亿参数，标志着大模型开源的显著进展。这一过程不仅加速了技术迭代与生态构建，也体现了开源对推动创新、降低成本、促进透明度、确保安全性的作用。对于开发者而言，使用开源大模型能大幅简化模型训练与部署，让创新变得更加便捷。
2、阿里云大模型通义千问在性能方面表现极为出色，其能力超越了GPT 5，具备高度的实用性。它在辅助编程方面表现出色，相比之下，GPT 5和文心一言等其他模型则显得逊色，没有达到实用水平。然而，有观点认为通义千问可能采用了类似Google Gemini Pro的技术，输出内容具有高度的一致性。
3、通义千问为什么开源通义千问开源的决定是为了推动大模型技术共享和创新战略。促进技术创新：开源有助于吸引更多的开发者参与到模型的改进和创新中来，通过社区的力量快速迭代和优化模型。
4、但在数学题解、代码实现方面存在一定的提升空间。通义千问作为阿里AI技术的重要组成部分，其后续版本有望进一步提升能力。面对当前大模型训练不充分的普遍情况，通义千问和其他国产大模型的持续优化与迭代，将为用户提供更多有价值的辅助工具。
5、对话功能：通义千问具备常用的对话功能，用户可以通过新建对话与模型进行多轮交互。测试显示，在特定领域中的表现比直接问答要好得多。百宝箱：这一功能包含趣味生活、创意文案、办公助理和学习助手等多个子功能，满足不同场景下的需求。
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希望本篇文章《阿里云宣布开源通义千问B模型_阿里云宣布开源通义千问b模型》能对你有所帮助！
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