Qwen2

Qwen2是一款由阿里云通義千問團(tuán)隊(duì)開源的前沿大語言模型，涵蓋了從0.5B到72B的多個(gè)規(guī)模。該模型在中文和英文的基礎(chǔ)上，融合了27種語言的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，顯著提升了自然語言理解、代碼生成、數(shù)學(xué)解題以及多語言處理的能力。Qwen2支持最長達(dá)到128K tokens的上下文長度，強(qiáng)化了模型的泛化能力和應(yīng)用潛力，在多個(gè)評(píng)測標(biāo)準(zhǔn)中表現(xiàn)優(yōu)越，領(lǐng)先于Meta的Llama-3-70B，目前已在Hugging Face和ModelScope平臺(tái)開源。

Qwen2是什么

Qwen2是阿里云通義千問團(tuán)隊(duì)推出的一款新一代開源大語言模型。該系列模型的參數(shù)規(guī)模從0.5B到72B不等，并且在中文和英文之外，增加了27種語言的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，從而大幅提升了模型在自然語言理解、代碼撰寫、數(shù)學(xué)問題解決以及多語言處理方面的表現(xiàn)。Qwen2能夠處理最長128K tokens的上下文，優(yōu)化了模型的泛化性和應(yīng)用潛力。該系列在多個(gè)評(píng)測基準(zhǔn)上表現(xiàn)出色，超越了Meta的Llama-3-70B模型，目前已在Hugging Face和ModelScope平臺(tái)上開放下載。

Qwen2的模型信息

• 參數(shù)量：指模型的總參數(shù)數(shù)量，以B（十億）為單位。
• 非Embedding參數(shù)量：不包括詞嵌入部分的參數(shù)數(shù)量。
• 是否使用GQA：標(biāo)識(shí)模型是否采用GQA（Generalized Query Answering）技術(shù)。
• 是否Tie Embedding：指出模型是否在輸入和輸出層共享參數(shù)。
• 上下文長度：模型能夠處理的最大上下文長度，以tokens為單位。

Qwen2的官網(wǎng)入口

• 官方博客介紹：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2/
• GitHub地址：https://github.com/QwenLM/Qwen2
• Hugging Face地址：https://huggingface.co/Qwen
• ModelScope地址：https://modelscope.cn/organization/qwen
• Hugging Face在線Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-72B-Instruct

Qwen2的模型評(píng)測

• Qwen2系列在多個(gè)評(píng)測基準(zhǔn)上表現(xiàn)卓越，尤其是Qwen2-72B模型，實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提升。
• 在自然語言理解、知識(shí)處理、代碼生成、數(shù)學(xué)能力和多語言支持等方面，Qwen2-72B明顯超越了現(xiàn)有的領(lǐng)先模型，如Llama-3-70B和Qwen1.5的110B模型。
• 在16個(gè)評(píng)測中，Qwen2-72B-Instruct展現(xiàn)了基礎(chǔ)能力與人類價(jià)值觀對(duì)齊的良好平衡，超越了Qwen1.5的72B模型，并與Llama-3-70B-Instruct相抗衡。

Qwen2的模型亮點(diǎn)

• 代碼與數(shù)學(xué)：Qwen2在代碼生成和數(shù)學(xué)能力方面的提升顯著，成功借鑒了CodeQwen1.5的經(jīng)驗(yàn)，在多種編程語言上取得了優(yōu)秀效果。通過大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，數(shù)學(xué)能力得到了質(zhì)的飛躍。
  
• 長文本處理：Qwen2系列的Instruct模型在32K上下文長度上進(jìn)行訓(xùn)練，并通過YARN等技術(shù)擴(kuò)展至更長上下文，Qwen2-72B-Instruct能夠有效處理128K上下文長度的信息提取任務(wù)。
• 安全性：在多語言不安全查詢的評(píng)測中，Qwen2-72B-Instruct的安全性與GPT-4相當(dāng)，且明顯優(yōu)于Mistral-8x22B模型，顯著降低了生成有害內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)。
• 多語言能力：Qwen2在多語言能力的評(píng)測中表現(xiàn)突出，增強(qiáng)了對(duì)27種語言的處理能力，并優(yōu)化了語言轉(zhuǎn)換的效果，大幅降低了模型在語言轉(zhuǎn)換時(shí)的錯(cuò)誤率。