128K

在

出去

聊天

禁用

Qwen 2 1.5B 指导

Qwen2 1.5B Instruct API 提供高级语言处理功能，支持多种语言和任务，为开发人员提供更高的性能和效率。

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/Qwen2-1.5B-Instruct',
    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/Qwen2-1.5B-Instruct",
    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}")

Docs

一个 API 包含 300 多个 AI 模型

节省20%费用并获赠价值1美元的Tokens

获取 API 密钥探索模型

Qwen 2 1.5B 指导

产品详情

✨ Qwen2 1.5B Instruct：一款紧凑而强大的语言模型

介绍 Qwen2 1.5B 指导是由阿里巴巴集团杰出的Qwen团队开发的先进指令优化语言模型。发布于 2024年6月7日作为 2.0 版本，该文本到文本模型在高性能和高效资源利用之间取得了最佳平衡，使其成为各种自然语言处理 (NLP) 应用的绝佳选择。

基本信息：

型号名称： Qwen2 1.5B 指导
开发者/创建者： Qwen团队（阿里巴巴集团）
发布日期： 2024年6月7日
版本： 2.0
型号： 文本到文本语言模型

🚀 主要特性和性能优势

Qwen2 1.5B Instruct 采用先进功能设计，可提供卓越的性能和效率：

指令调整： 针对特定任务的理解和执行进行了优化，从而提高了准确性和相关性。
群组查询注意力（GQA）： 显著提高推理速度并降低内存消耗，使其在各种应用中都非常高效。
关联嵌入： 提高了参数效率，使得模型尺寸更加紧凑，同时又不影响其性能。
扩展上下文长度： 处理多达 128,000 个Tokens 并生成包含最多以下内容的输出 8,000 个Tokens从而能够更深入地理解上下文。
强大的多语言支持： 除了英语和中文之外，还支持 29 种语言，包括法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语和阿拉伯语，满足全球用户的需求。

✅ 预期用途及应用

Qwen2 1.5B Instruct 是一款功能高度通用的模型，适用于各种自然语言处理任务，包括：

文本生成： 创建连贯且与上下文相关的内容。
问答： 对咨询提供准确且有见地的答复。
语言理解： 分析和解释复杂的语言模式。
代码生成： 协助开发人员生成代码片段和函数。
数学问题解决： 解决数字和逻辑难题。

⚙️ 技术细节与架构

建筑学：

该模型建立在稳健性之上 Transformer架构并进行了几项关键修改：

SwiGLU激活： 改善非线性特性和模型性能。
注意力 QKV 偏差： 优化注意力机制，以提高专注力和理解力。
群组查询注意力（GQA）： 优化处理流程，实现更快、更节省内存的操作。
高级分词器： 改进型分词器，专为更好地处理多种自然语言和代码而设计。

训练数据：

数据来源及规模： 该模型在一个包含约 18万亿个Tokens。
知识门槛： 该模型的知识更新至…… 2024年9月。
多样性与偏见： 训练数据涵盖了广泛的语言和领域，经过精心挑选，以减少偏差并增强模型在各种主题上的鲁棒性。

绩效指标：

Qwen2 1.5B Instruct 的性能相比其前代产品有了显著提升。

图片：Qwen2 1.5B Instruct 与其前代产品的性能对比。

与其他型号的比较：

准确性： 与前代产品相比，在各项行业基准指标上均有显著提升。
速度： 群组查询注意力机制（GQA）的实现确保了推理速度比之前的版本显著加快。
鲁棒性： 增强的多语言能力和多样化的训练数据集有助于提高对多种主题和语言的泛化能力。
实际测试： 在我们的内部评估中，包括诸如以下方面的全面分析： LLama 3 与 Qwen 2 对比和 Qwen 2 72B 与 ChatGPT 4o 对比Qwen2 表现出色，即使面对具有文化特殊性且不易察觉的提示语也能应对自如。由于其强大的支持能力，尤其推荐用于涉及亚洲语言群体的应用场景。

📚 使用及道德准则

代码示例：

将 Qwen2 1.5B Instruct 集成到您的项目中非常简单。以下是一个典型的聊天自动完成示例：

注意：具体的实现细节可能因您的开发环境和 API 集成而异。

道德准则：

负责任且合乎道德的使用至关重要。强烈建议用户遵守以下原则：

尊重 知识产权 将生成的内容融入个人或商业项目中。
要充分意识到并解决潜在问题偏见这可能会出现在模型的输出结果中。
负责任地使用该模型，并积极避免产生不良后果。 有害、误导性或不当内容。

许可：

Qwen2 1.5B Instruct 是在许可协议下提供的 Apache 2.0 许可证这使得它能够在商业和非商业应用中得到广泛应用。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：什么是 Qwen2 1.5B 指令？
A1：Qwen2 1.5B Instruct 是阿里巴巴集团 Qwen 团队开发的紧凑型、指令优化的文本到文本语言模型，旨在高效处理各种自然语言处理任务。

Q2：哪些关键特征促成了它的高效性？
A2：其效率源于分组查询注意力（GQA），可实现更快的推理和更少的内存；绑定嵌入可实现参数优化；以及扩展的上下文长度，从而在强大的性能和资源友好性之间取得平衡。

Q3：Qwen2 1.5B Instruct 支持多少种语言？
A3：该模型提供强大的多语言支持，支持 29 种语言，包括英语、中文、法语、西班牙语、日语、韩语和阿拉伯语等多种全球语言。

Q4：Qwen2 1.5B Instruct 可以用于商业用途吗？
A4：是的，Qwen2 1.5B Instruct 是根据 Apache 2.0 许可证发布的，允许将其用于商业和非商业应用。

Q5：该模型的知识截止日期是什么时候？
A5：该模型的训练数据确保其知识更新至 2024 年 9 月，从而能够获取最新信息和趋势。

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。

免费试用

一个 API
300多个人工智能模型

节省20%的费用