IT 之家 4 月 27 日消息，阿裏巴巴日前宣布，開源 Qwen1.5 系列首個千億參數模型 Qwen1.5-110B，該模型在基礎能力評估中與 Meta-Llama3-70B 相媲美，在 Chat 評估中表現出色，包括 MT-Bench 和 AlpacaEval 2.0。
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據介紹，Qwen1.5-110B 與其他 Qwen1.5 模型相似，采用了相同的 Transformer 解碼器架構。它包含了分組查詢注意力（GQA），在模型推理時更加高效。該模型支持 32K tokens 的上下文長度，同時它仍然是多語言的，支持英、中、法、西、德、俄、日、韓、越、阿等多種語言。
阿裏 Qwen1.5-110B 模型與最近的 SOTA 語言模型 Meta-Llama3-70B 以及 Mixtral-8x22B 進行了比較，結果如下：
上述結果顯示，新的 110B 模型在基礎能力方面至少與 Llama-3-70B 模型相媲美。在這個模型中，阿裏巴巴沒有對預訓練的方法進行大幅改變，因此他們認爲與 72B 相比的性能提升主要來自于增加模型規模。
阿裏還在 MT-Bench 和 AlpacaEval 2.0 上進行了 Chat 評估，結果如下：
阿裏巴巴表示，與之前發布的 72B 模型相比，在兩個 Chat 模型的基準評估中，110B 表現顯著更好。評估結果的持續改善表明，即使在沒有大幅改變後訓練方法的情況下，更強大、更大規模的基礎語言模型也可以帶來更好的 Chat 模型。
最後，阿裏方面表示，Qwen1.5-110B 是 Qwen1.5 系列中規模最大的模型，也是該系列中首個擁有超過 1000 億參數的模型。它在與最近發布的 SOTA 模型 Llama-3-70B 的性能上表現出色，并且明顯優于 72B 模型。
