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Qwen 1 / 1.5 系列模型技术解析

通义千问（Qwen）1 系列模型采用经典的 Transformer 解码器架构，是标准的自回归大语言模型框架。在此基础上，Qwen 引入了一些改进和定制设计：

• Transformer Decoder 架构
• 分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）
• RoPE：
  Qwen 在实现中使用了 FP32 精度 来计算 RoPE 的频率矩阵，以确保在长上下文情况下的数值稳定性和精度。这为后续扩展上下文长度打下基础。
• 词典输入输出投影权重不共享参数：
  实验发现这可以提升模型效果，但代价是略增内存消耗。
• 去 Bias 处理：
  以简化模型和提高训练稳定性。但在注意力层的 Q、K、V 投影中保留了偏置。研究表明，在 QKV 添加偏置有助于增强模型长上下文外推能力（即在上下文长度超出训练范围时保持稳定的注意力分布）。
• Pre-Norm与 RMSNorm
• SwiGLU与FFN隐藏层从4倍到3倍：
  以配合GLU的门控机制减少参数量，但性能无明显损失。
• NTK 插值方法和窗口化注意力策略扩展上下文长度：
  预训练时通常为2048（部分新版小模型已扩展至8192），推理阶段通过无需重新训练的技巧实现了长上下文扩展。

https://blog.csdn.net/weixin_59191169/article/details/148560050