歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
12 月 1 日消息，阿里云宣布開源通義千問 720 億參數模型 Qwen-72B、18 億參數模型 Qwen-1.8B 及音頻大模型 Qwen-Audio，目前已上線阿里魔搭社區。
本次開源的模型中除預訓練模型外，還同步推出了對應的對話模型，面向 72B、1.8B 對話模型提供了 4bit / 8bit 量化版模型，便于開發者們推理訓練。
注：阿里云此前已經開源了 70 億參數模型 Qwen-7B 以及 140 億參數模型 Qwen-14B。
據介紹，Qwen-72B 搭載了強大的系統指令（System Prompt）能力，用戶只用一句提示詞就可定制自己的 AI 助手，要求大模型扮演某個角色，或者執行特定的回復任務。
官方表示，Qwen-72B 在 10 個權威基準測評創下開源模型最優成績，成為業界最強開源大模型，性能超越開源標桿 Llama 2-70B 和大部分商用閉源模型。
未來，企業級、科研級的高性能應用，也有了開源大模型這一選項。通義千問還開源了 18 億參數模型 Qwen-1.8B 和音頻大模型 Qwen-Audio。
至此，通義千問共開源 18 億、70 億、140 億、720 億參數的 4 款大語言模型，以及視覺理解、音頻理解兩款多模態大模型，實現“全尺寸、全模態”開源。
附模型鏈接：
通義千問-72B-預訓練：
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-72B
通義千問-72B-Chat：
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-72B-Chat
通義千問-72B-Chat-Int8：
https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-72B-Chat-Int8
通義千問-72B-Chat-Int4：
https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-72B-Chat-Int4
通義千問-1.8B-預訓練：
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-1_8B
通義千問-1.8B-Chat：
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-1_8B-Chat
通義千問-1_8B-Chat-Int8：
https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-1_8B-Chat-Int8
通義千問-1_8B-Chat-Int4：
https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-1_8B-Chat-Int4
通義千問-Audio-預訓練：
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-Audio
通義千問-Audio-Chat：
https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-Audio-Chat
模型下載（以通義千問-72B-Chat-Int4 為例）：
frommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download("qwen/Qwen-72B-Chat-Int4")本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-45-2749-0.html阿里云宣布通義千問 720 億參數模型開源
聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com
Copyright ? 2016-2023 天津谷騏科技有限公司 版權所有 sitemap.xml
違法及侵權請聯系：2376512515@qq.com 津ICP備18001702號
津公網安備 12010102000574號