Qwen-14B

Qwen-14B

通义千问-14B（Qwen-14B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的140亿参数规模的模型。Qwen-14B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-14B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-14B-Chat。本仓库为Qwen-14B的仓库。

通义千问-14B（Qwen-14B）主要有以下特点：

• 大规模高质量训练语料：使用超过3万亿tokens的数据进行预训练，包含高质量中、英、多语言、代码、数学等数据，涵盖通用及专业领域的训练语料。通过大量对比实验对预训练语料分布进行了优化。
• 强大的性能：Qwen-14B在多个中英文下游评测任务上（涵盖常识推理、代码、数学、翻译等），效果显著超越现有的相近规模开源模型，甚至在部分指标上相比更大尺寸模型也有较强竞争力。具体评测结果请详见下文。
• 覆盖更全面的词表：相比目前以中英词表为主的开源模型，Qwen-14B使用了约15万大小的词表。该词表对多语言更加友好，方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。

Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B
GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen

要求（Requirements）

• python 3.8及以上版本
• pytorch 1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本
• 建议使用CUDA 11.4及以上（GPU用户、flash-attention用户等需考虑此选项）

依赖项 (Dependency)

运行 Qwen-14B，请确保满足上述要求，再执行以下pip命令安装依赖库

pip install transformers==4.32.0 accelerate tiktoken einops scipy transformers_stream_generator==0.0.4 peft deepspeed

另外，推荐安装flash-attention库（当前已支持flash attention 2），以实现更高的效率和更低的显存占用。

git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
cd flash-attention && pip install .
# 下方安装可选，安装可能比较缓慢。
# pip install csrc/layer_norm
# pip install csrc/rotary

快速使用（Quickstart）

您可以通过以下代码轻松调用：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig

# Note: The default behavior now has injection attack prevention off.
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B", trust_remote_code=True)

# use bf16
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval()
# use fp16
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B", device_map="auto", trust_remote_code=True, fp16=True).eval()
# use cpu only
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B", device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval()
# use auto mode, automatically select precision based on the device.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()

# Specify hyperparameters for generation. But if you use transformers>=4.32.0, there is no need to do this.
# model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B", trust_remote_code=True)

inputs = tokenizer('蒙古国的首都是乌兰巴托（Ulaanbaatar）\n冰岛的首都是雷克雅未克（Reykjavik）\n埃塞俄比亚的首都是', return_tensors='pt')
inputs = inputs.to(model.device)
pred = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
# 蒙古国的首都是乌兰巴托（Ulaanbaatar）\n冰岛的首都是雷克雅未克（Reykjavik）\n埃塞俄比亚的首都是亚的斯亚贝巴（Addis Ababa）...