阿里巴巴集团CEO吴泳铭在世界互联网大会乌镇峰会上透露，阿里巴巴将开源720亿参数大模型。当下，这会是国内参数规模最大的开源大模型。此前阿里巴巴于八月份和9月份陆续开源了通义千问7B模型及14B模型。通义千问7B用2.4T词源数据训练，在中文语言理解领域权威榜单QO上超越人类成绩，英文自然语言推理任务QO上得88.4分。通义千问14B用3.0T次元数据训练，在通用数学代码理解、文学创作等领域表现更优。在数学推理基准测试GSM8K上排第二，人类评估基准测试human eo上紧跟GPT4和GPT3.5，文学创作基准测试lon boda上准确率达95.6%。11月将开源的通义千问72B用更多数据训练，在多个主流benchmark测评集上超越matter的lama 270B，相比OpenAI的GPT3.5是九胜一负，相比GPT4是4胜6负。
《探索阿里巴巴开源大模型：从入门到精通的超实用攻略》

在当今数字化飞速发展的时代，阿里巴巴开源大模型成为众多开发者瞩目的焦点。对于想要深入了解并运用这些模型的朋友们，这篇攻略将为您提供全面且实用的指导。

首先，让我们来认识一下阿里巴巴开源的大模型家族。通义千问系列涵盖了7B、14B以及即将开源的72B模型。每个模型都有其独特之处，比如通义千问7B使用了2.4T词源的数据进行训练，在中文语言理解领域权威榜单QO上超越人类成绩，英文自然语言推理任务QO上达到88.4的得分。通义千问14B则使用了3.0T次元的数据进行训练，在通用数学代码理解、文学创作等领域展现更进一步。

那么如何选择适合自己需求的模型呢？这就需要根据具体任务来判断。如果您侧重于中文语言理解，通义千问7B可能是个不错的选择；要是您希望在数学代码理解和文学创作方面有更好的表现，通义千问14B或许更适合您。而即将开源的通义千问72B，无疑会带来更多惊喜，它使用了更多的数据进行训练，在多个主流benchmark测评集上超越了matter的lama 270B。

在使用这些模型时，还有一些小技巧要分享给大家。比如，了解模型的参数规模和训练数据，可以帮助您更好地预估模型的性能。同时，关注模型在不同领域的表现，能让您更精准地将其应用到实际项目中。

希望这篇攻略能帮助您在阿里巴巴开源大模型的探索之路上少走弯路，充分发挥这些模型的强大功能，为您的工作和学习带来更多助力。
阿里巴巴,开源大模型,通义千问,模型参数,训练数据
[Q]：阿里巴巴将开源的720亿参数大模型有什么特点？
[A]：当下是国内参数规模最大的开源大模型，后续还会开源通义千问72B等。
[Q]：通义千问7B模型的训练数据是多少？
[A]：使用了2.4T词源的数据进行训练。
[Q]：通义千问7B在哪些任务上有出色表现？
[A]：在中文语言理解领域权威榜单QO上超越人类成绩，英文自然语言推理任务QO上达到88.4的得分。
[Q]：通义千问14B模型使用了多少数据训练？
[A]：使用了3.0T次元的数据进行训练。
[Q]：通义千问14B在哪些领域展现更进一步？
[A]：在通用数学代码理解、文学创作等领域。
[Q]：通义千问14B在数学推理基准测试中的排名如何？
[A]：在数学推理基准测试GSM8K上排名第二。
[Q]：通义千问72B与其他模型相比表现如何？
[A]：在多个主流benchmark测评集上超越了matter的lama 270B，相比OpenAI的GPT3.5是九胜一负，相比GPT4则是4胜6负。
[Q]：阿里巴巴开源大模型对开发者有什么帮助？
[A]：为开发者提供了强大的工具，可应用于多种领域，助力工作学习。