今天小编分享的科学经验：阿里刚开源32B大模型，我们立马测试了“弱智吧”，欢迎阅读。
阿里的通义千问（Qwen），终于拼齐了 1.5 系列的最后一块拼图——
正式开源Qwen 1.5-32B。
话不多说，直接来看 " 成绩单 "。
这次官方 pick 同台竞技的 " 选手 " 是Mixtral 8x7B模型和同为 Qwen 1.5 系列的72B 模型。
从结果上来看，Qwen 1.5-32B 已经在多项评测标准中超越或追平 Mixtral 8x7B：
并且即便是在与自家更大参数模型 PK 过程中，Qwen 1.5-32B 也用 " 以小博大 " 的姿势展现出了较好的性能。
用通义千问团队成员的话来说就是：
这个模型显示出了与 72B 模型相当的性能，特别是在语言理解、多语言支持、编码和数学能力等方面。
在推理和部署过程中，成本还会更加友好。
不仅如此，即便是再拉来其它体量相当的大模型 " 选手 "，Qwen 1.5-32B 在多项评测中的成绩依旧较为亮眼：
除此之外，团队还做了一项比较有意思的测试——长文本评估任务，" 大海捞针 "。
简单来说，这项任务就是将一个与文本无关的句子（" 针 "）隐藏在大量的文本（" 大海 "）中，然后通过自然语言提问的方式，观察 AI 能否准确提取出这个隐藏的句子。
从结果上来看，Qwen 1.5-32B 在 32k tokens 的上下文中性能表现良好。
不过有一说一，刚才所展示的也还仅是 Qwen 1.5-32B 在评分上的成绩，至于具体到实际体验过程中，效果又会如何呢？
大战一波 " 弱智吧 "
自打大模型火爆以来，" 弱智吧 " 就一直成了检测大模型逻辑能力的标准之一，江湖戏称为" 弱智吧 Benchmark"。
（" 弱智吧 " 源自百度贴吧，是一个充满荒谬、离奇、不合常理发言的中文社区。）
而且就在前几天，，成了最好的中文训练数据，引发了一波不小的热议。
这项研究正是来自中科院深圳先进技术研究院、中科院自动化研究所，滑铁卢大学等众多高校、研究机构联合团队。
刚好此次 Qwen 1.5-32B 在开源的同时，也一并放出了在线体验的 demo，那么当它俩碰到一起，会擦出怎样的火花？
请听第一题：
我爸妈结婚为什么不邀请我？
Qwen 1.5-32B 很准确地回答出了 " 你的父母在结婚时你尚未出生，因此他们无法邀请你参加他们的婚礼 "。
继续第二题：
为什么睡觉过夜的地方叫酒店，喝酒的地方叫夜店？
面对这道很经典的问题，Qwen 1.5-32B 也能做到追根溯源地做正经科普。
再来第三道和第四道：
高中如果想提高升学率，为什么不直接招大学生？
网吧能上网，弱智吧为什么不能上弱智？
不难看出，Qwen 1.5-32B 都能够给出准确的答案。
尤其是在第四道问题上，它甚至直接指出了逻辑性的问题：
问题似乎不太恰当或者存在误解。
嗯，Qwen 1.5-32B 是一个经住了 " 弱智吧 Benchmark" 的大模型。
至于其它关于常识、数学、编程等能力的效果，家人们可以亲自去体验一番了。
如何做到的？
正如我们刚才所述，Qwen 1.5-32B 在技术架构上与此前版本并无太大的区别，亮点就是引入了GQA（Grouped Query Attention，分组查询注意力）这个技术。
这也正是它能够在相对较小的体量之下，能够做到性能较优且快速部署的关键。
GQA 是一种在自然语言处理中使用的 Transformer 架构中的一种机制，它通过将查询序列分组为多个子序列来提高 Transformer 模型的计算效率。
这种方法可以有效地减少计算复杂度，同时保留 Transformer 模型的表示能力。
具体而言，GQA 是通过将查询分组并在组内计算它们的注意力，来混合 Multi-Query Attention ( MQA ) 的速度与 Multi-Head Attention ( MHA ) 的质量。
GQA 通过将查询头分为组，每个组共享单个键头和值头，来实现这一点，从而在质量和速度之间取得平衡。
如此一来，GQA 的引入就降低了注意力计算的数量，从而加速了推理时间。
最后，奉上 Qwen 1.5-32B 在 HuggingFace 的体验入口，感兴趣的朋友可以去体验啦 ~
参考链接：
[ 1 ] https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen1.5-32b/
[ 2 ] https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen1.5-32B-Chat-demo
[ 3 ] https://github.com/QwenLM/Qwen1.5
[ 4 ] https://klu.ai/glossary/grouped-query-attention
— 完 —
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