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据介绍，Qwen1.5-110B 与其他 Qwen1.5 模型相似，采用了相同的 Transformer 解码器架构。它包含了分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。该模型支持 32K tokens 的上下文长度，同时它仍然是多语言的，支持英、中、法、西、德、俄、日、韩、越、阿等多种语言。
阿里 Qwen1.5-110B 模型与最近的 SOTA 语言模型 Meta-Llama3-70B 以及 Mixtral-8x22B 进行了比较，结果如下：
上述结果显示，新的 110B 模型在基础能力方面至少与 Llama-3-70B 模型相媲美。在这个模型中，阿里巴巴没有对预训练的方法进行大幅改变，因此他们认为与 72B 相比的性能提升主要来自于增加模型规模。
阿里还在 MT-Bench 和 AlpacaEval 2.0 上进行了 Chat 评估，结果如下：
阿里巴巴表示，与之前发布的 72B 模型相比，在两个 Chat 模型的基准评估中，110B 表现显著更好。评估结果的持续改善表明，即使在没有大幅改变后训练方法的情况下，更强大、更大规模的基础语言模型也可以带来更好的 Chat 模型。
最后，阿里方面表示，Qwen1.5-110B 是 Qwen1.5 系列中规模最大的模型，也是该系列中首个拥有超过 1000 亿参数的模型。它在与最近发布的 SOTA 模型 Llama-3-70B 的性能上表现出色，并且明显优于 72B 模型。
