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Qwen 1.5 聊天 (14B)

Qwen1.5-14B-Chat 是一个改进的基于 Transformer 的语言模型，在文本生成、RAG 等方面取得了高分，提供了卓越的性能和多功能性。

新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens

Text to Speech

Javascript

Python

                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'Qwen/Qwen1.5-14B-Chat',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen1.5-14B-Chat",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

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Qwen 1.5 聊天 (14B)

产品详情

💬 介绍 Qwen1.5-14B-Chat：一种多功能语言模型

这 Qwen1.5-14B-聊天 该模型是一个复杂的、基于Transformer的语言模型，专为各种自然语言处理（NLP）任务而设计。它的独特之处在于： 性能提升，广泛的 多语言支持并且具有 32K 个令牌的强大、稳定的上下文长度，使其成为开发人员和研究人员的强大而灵活的工具。

🤖 深入剖析 Qwen1.5-14B-Chat 架构

Qwen1.5-14B-Chat 定位为即将推出的 Qwen2 系列的测试版。此版本是基础版的精细调整版本。 Qwen1.5-14B 该模型采用仅解码器Transformer架构。它是包含众多模型的综合模型系列的一部分，参数规模从0.5亿到72亿不等，所有模型都经过精心设计，旨在显著提升性能、提供卓越的多语言支持，并保持32K标记上下文长度的一致性。

主要建筑创新包括：

✅ 激活 SwiGLU 可改善非线性。
✅ 注意力 QKV 偏向增强注意力机制。
✅ 提高效率的分组查询关注（GQA）。
✅ 巧妙地融合了滑动窗口注意力机制和全注意力机制，以实现最佳的上下文处理。

📊 竞争优势：Qwen1.5-14B-Chat 与行业同行的比较

在基准测试中，Qwen1.5-14B-Chat 始终表现出 卓越的性能表现尤其是在契合人类偏好和处理复杂上下文方面。其多语言支持、稳定的上下文长度和高效的架构使其在基于Transformer的语言模型领域中脱颖而出。

值得注意的是，在以下方面表现出色： L-Eval 基准测试该评估不同模型对长上下文理解能力的测试表明，Qwen1.5-14B-Chat 是一款极具竞争力的模型。它的得分显著高于容量较低的同类模型，并且取得了与容量更大的模型相当的成绩。具体而言，Qwen1.5-14B-Chat 在长上下文理解方面展现出了显著的进步。 性能优于 Llama2-7B 甚至 GPT-3.5 等成熟模型。 在各种关键评价指标中。

该模型在不同基准测试中均表现出色，凸显了其优异的性能。 稳健性和有效性 在处理复杂的语言任务方面，Qwen1.5-14B-Chat 的表现更加出色。它巩固了 Qwen1.5-14B-Chat 作为需要细致理解和生成冗长复杂回复的应用的绝佳选择的地位，并证实了其作为同级别高级 NLP 任务领先解决方案的潜力。

💡 入门指南：Qwen1.5-14B-Chat 的基本技巧

访问 Qwen1.5-14B-Chat 非常简单。您可以通过以下方式轻松集成和使用此模型： AI/ML API如需获取 API 访问权限，请参阅您注册的网站或类似平台。

对于希望在本地安装 Qwen1.5-14B-Chat 的用户，我们推荐以下方法：

✅ 请使用 `generation_config.json` 中提供的超参数。更多详情，请参阅模型的相关文档。 Huggingface 仓库。
✅ 请确保您已安装最新版本的 Huggingface Transformers 库（版本号）。 版本 >= 4.37.0）以防止任何兼容性问题。

📝 许可和商业用途

Qwen1.5-14B-Chat 模型在以下模式下运行： Tongyi Qianwen license agreement完整的许可详情可在模型存储库中找到，可通过以下网址访问： GitHub 或者拥抱脸重要的是，除非您的产品或服务达到一定的阈值，否则商业用途的 Qwen1.5-14B-Chat 无需特别申请。 月活跃用户超过1亿。

🏆 结论：开源自然语言处理的基准测试

Qwen1.5-14B-Chat 代表着中型开源 Transformer 语言模型领域的一次重大飞跃。它巧妙地融合了…… 卓越的性能、强大的多语言功能和固有的稳定性 这使其成为自然语言处理领域不可或缺的工具。凭借其高效的架构和广泛的应用，Qwen1.5-14B-Chat 已稳固确立其在充满活力的 AI 社区中作为开发者和研究人员的领先解决方案的地位，不断拓展文本生成和理解的边界。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：Qwen1.5-14B-Chat 是什么？

一种基于 Transformer 的语言模型，以其增强的性能、多语言支持和稳定的 32K 标记上下文长度而闻名，适用于各种 NLP 任务。

Q2：Qwen1.5-14B-Chat 与其他型号相比如何？

它在长上下文处理和人类偏好对齐方面表现出优异的性能，在 L-Eval 等基准测试中优于 Llama2-7B 和 GPT-3.5 等模型，尤其是在长上下文理解方面。

Q3：Qwen1.5-14B-Chat 的主要架构特点是什么？

它融合了 SwiGLU 激活、注意力 QKV 偏置、组查询注意力以及滑动窗口和完全注意力机制，以优化性能和上下文处理。

Q4：Qwen1.5-14B-Chat 可以免费用于商业用途吗？

是的，根据同艺千文许可协议，通常可以免费用于商业用途。只有当您的产品或服务月活跃用户超过1亿时，才需要特别申请。

Q5：在哪里可以找到本地使用的详细安装说明和参数？

您应该参考 `generation_config.json` 文件，并确保您的 Huggingface Transformers 版本 >= 4.37.0。更多详细信息请参见模型文档。 Huggingface 仓库。

API 操练场（Playground）

集成前，请在沙盒环境中测试所有 API 模型。我们提供 300 多个模型供您集成到应用中。

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