使用Transformers来使用模型如希望使用Qwen-chat进行推理，所需要写的只是如下所示的数行代码。请确保你使用的是最新代码，并指定正确的模型名称和路径，如Qwen/Qwen-7B-Chat和Qwen/Qwen-14B-Chat这里给出了一段代码fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerfromtransformers.generationimportGenerationConfig#可选的模型包括:"Qwen/Qwen-7B-Chat","Qwen/Qwen-14B-Chat"tokenizer=AutoToke
在2023杭州云栖大会上，阿里云首席技术官周靖人发布千亿级参数大模型通义千问2.0。在10个权威测评中，通义千问2.0综合性能超过GPT-3.5，正在加速追赶GPT-4。据悉，过去6个月，通义千问2.0在性能上取得巨大飞跃，相比4月发布的1.0版本，通义千问2.0在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上均有显著提升。目前，通义千问的综合性能已经超过GPT-3.5，加速追赶GPT-4。在MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、MATH等10个主流Benchmark测评集上，通义千问2.0的得分整体超越Meta的Llama-2-70B，相比OpenAI的Cha
11月1日消息，阿里云目前推出了一款AI编程工具“通义灵码”，号称基于自家通义大模型打造，IT之家的小伙伴们可以点击此处访问项目官网。据悉，“通义灵码”兼容 VisualStudioCode、JetBrainsIDEs 等主流 IDE；支持 Java、Python、Go、C/C++、JavaScript、TypeScript、PHP、Ruby、Rust、Scala 等主流编程语言。在功能方面，“通义灵码”支持行/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释等功能。行/函数级实时续写：在编码的过程中，该AI工具可根据上下文和当前语法，为用户自动预测和生成建议代码，用户只
今天是阿里云栖大会的第一天，相信场外的瓜，大家都吃过了。这里就不说了，有兴趣可以看看这里：云栖大会变成相亲现场，最新招婿鄙视链来了...。这里主要说说阿里还发布了一款AI编码助手，对于我们开发者来说，还是非常值得关注的。根据官网介绍，这款插件支持VSCode、JetBrains旗下的诸多IDE。大家要使用的话，只需要各自的插件市场去安装就可以了。VSCode安装在左侧导航栏中点击扩展图标：搜索：TONGYILingma，并点击安装重启VSCode，即可完成安装，开始使用JetBrainsIDEs安装Mac用户：在IntelliJIDEA菜单下点击设置(Settings)。文件菜单下点击设置；
摘要：量化方案基于AutoGPTQ，提供了Int4量化模型，其中包括Qwen-7B-Chat和Qwen-14B-Chat。更新承诺在模型评估效果几乎没有损失的情况下，降低存储要求并提高推理速度。量化是指将模型权重和激活的精度降低以节省存储空间并提高推理速度的过程。AutoGPTQ是一种专有量化工具。Int4是指4位整数量化，与传统的8位量化相比，可以进一步减少存储要求。如何使用Int4量化模型在开始使用前，请先保证满足要求（如torch2.0及以上，transformers版本为4.32.0及以上，等等），并安装所需安装包：pipinstallauto-gptqoptimum 【Auto-GP
9月25日，阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型，部分指标甚至接近Llama2-70B。阿里云此前开源了70亿参数模型Qwen-7B等，一个多月下载量破100万，成为开源社区的口碑之作。Qwen-14B是一款支持多种语言的高性能开源模型，相比同类模型使用了更多的高质量数据，整体训练数据超过3万亿Token，使得模型具备更强大的推理、认知、规划和记忆能力。Qwen-14B最大支持8k的上下文窗口长度。图1：Qwen-14B在十二个权威测评中全方位超越同规模SOTA大模型Qwen-14
百度“文心一言”，地址：https://yiyan.baidu.com阿里“通义千问”，地址：https://tongyi.aliyun.com以下介绍来自官方：一、“文心一言”介绍：你好，我是文心一言ERNIEBot作为一个人工智能语言模型，我可以回答你的问题，为你提供有用信息，帮助你完成创作。友情提示擅长中文，也会英文，其他语言正在学习；请遵循测试规则，我可能无法回答不合适的问题；我正在持续学习成⻓中，希望获得你的反馈，这将有助于我变得更好。官方示例：二、“通义千恩”介绍：你好，我是通义千问，一个专门响应人类指令的大模型。我是效率助手，也是点子生成机，我服务于人类，致力于让生活更美好。4月
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。阿里开源大模型，又上新了~继通义千问-7B（Qwen-7B）之后，阿里云又推出了大规模视觉语言模型Qwen-VL，并且一上线就直接开源。具体来说，Qwen-VL是基于通义千问-7B打造的多模态大模型，支持图像、文本、检测框等多种输入，并且在文本之外，也支持检测框的输出。举个🌰，我们输入一张阿尼亚的图片，通过问答的形式，Qwen-VL-Chat既能概括图片内容，也能定位到图片中的阿尼亚。测试任务中，Qwen-VL展现出了“六边形战士”的实力，在四大类多模态任务的标准英文测评中（Zero-shotCaption/VQA/D
大概在两天前，阿里做了一件大事儿。就是开源了一个低配版的通义千问模型--通义千问-7B-Chat。这应该是国内第一个大厂开源的大语言模型吧。虽然是低配版，但是在各类测试里面都非常能打。官方介绍：Qwen-7B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。同时，在Qwen-7B的基础上，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。本仓库为Qwen-7B-Chat的仓库。同时官方也给出了很多测试结果。比如中文评测。在C-Eval验证集上得分对比：ModelAvg.Acc.
同时向讯飞星火、文心一言和通义千问三个国产AI模型提个相同的问题：“python写一个贪吃蛇的游戏代码”看哪一家AI写的程序直接能用，谁就胜出！讯飞星火 讯飞星火给出的代码：importpygameimportsysimportrandom#初始化pygamepygame.init()#设置屏幕大小screen_size=(640,480)screen=pygame.display.set_mode(screen_size)#设置游戏标题pygame.display.set_caption("贪吃蛇")#定义颜色WHITE=(255,255,255)GREEN=(0,255,0)RED=(25
