Qwen2-1.5B 是由阿里巴巴推出的一款开源大语言模型，属于 Qwen2 系列。该模型基于 Transformer 架构，采用 SwiGLU 激活、注意力 QKV 偏置、组查询注意力等先进技术，支持多语言和代码的解析。与前代 Qwen1.5 相比，Qwen2-1.5B 在多个基准测试中表现出色，尤其在自然语言理解、语言生成、多语言能力、编码、数学、推理等方面。
模型评测
Qwen2-1.5B 在多个领域进行了性能评估，包括但不限于英语任务、编码任务、数学任务、中文任务和多语言任务。在 MMLU、MMLU-Pro、Theorem QA、HumanEval、MBPP、GSM8K、MATH 等多个数据集上，Qwen2-1.5B 均展现出了优秀的性能，部分数据集上甚至超过了其他大型模型。
部署使用
部署步骤
- 环境准备：确保安装了 Python 环境和必要的库，推荐使用
transformers>=4.37.0。 - 模型下载：访问 ModelScope 官网下载 Qwen2-1.5B 模型。
- 代码编写：使用 Hugging Face transformers 库编写代码以加载和使用模型。
- 模型加载：通过 transformers 库中的
from_pretrained方法加载模型。 - 应用场景：根据需求编写代码实现文本生成、问答、翻译等应用。
- 性能测试：在实际应用中测试模型性能，确保满足业务需求。
- 优化调整：根据测试结果对模型进行微调，以获得最佳性能。
常见问题
- Q: 如何解决安装 transformers 库时的版本问题？
- A: 确保使用 pip 安装指定版本的 transformers 库，例如：
pip install transformers==4.37.0。
- A: 确保使用 pip 安装指定版本的 transformers 库，例如：
- Q: Qwen2-1.5B 支持哪些语言？
- A: Qwen2-1.5B 支持多种自然语言和编程语言的解析。
- Q: 如何对 Qwen2-1.5B 进行后训练（SFT、RLHF）？
- A: 根据具体需求选择合适的后训练方法，并使用相关工具和数据进行训练。
相关资源
- ModelScope 官网：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-1.5B – 模型详细信息和下载链接。
- Hugging Face Transformers 库：https://huggingface.co/transformers/ – 用于加载和使用 Qwen2-1.5B 模型的库。
- Qwen2 技术报告：提供了模型的详细技术细节和性能评估结果。
- GitHub 仓库：通常包含模型的源代码和使用示例。
