README.md

metadata

license: cc-by-nc-4.0
language:
  - zh
  - en
datasets:
  - yuyijiong/LongPaper_multitask
  - yuyijiong/Long-Instruction-Chinese
  - yuyijiong/LongData-Corpus
pipeline_tag: text-generation

• 2023.12.14更新：发布微调后的Qwen-14b的权重，微调后的模型能适应32k长度（约4万汉字）的中英问答，在多文档问答任务上提升显著。

LongBench测试结果

LongBench的passage_retrieval_zh的评测结果

模型	得分 (acc)
Qwen-14b-chat	0.525
CausalLM-14b	0.086
LongAlpaca-7b-32k-chinese-v2	0.12
Qwen-14b-chat-yarn-32k	0.94

Usage

• 将Qwen模型的NTK插值方法替换为Yarn，同时适当缩小位置插值的缩放因子，实现了模型在更长文本长度（大于16k）下的正常对话能力。原版Qwen在16k文本长度下无法正常输出。
• 目前仅提供 modeling_qwen.py 代码，用此py文件替换原Qwen模型的modeling_qwen.py即可，其它使用方法不变。模型权重与原Qwen模型相同。
• 未来可能会发布微调的权重。
• 使用此模型时会自动设置 config.use_logn_attn=False、config.use_dynamic_ntk=True。

config=AutoConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B-Chat", trust_remote_code=True,use_dynamic_ntk=True,use_logn_attn=False,torch_dtype=torch.bfloat16)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-14B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True,config=config)