当前位置：首页 > article >正文

Qwen 2.5：阿里巴巴集团的新一代大型语言模型

article 2024/11/13 10:46:06

摘要：

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展日新月异，它们在自然语言处理（NLP）和多模态任务中扮演着越来越重要的角色。阿里巴巴集团的Qwen团队最近推出了Qwen 2.5，这是其大语言模型系列的最新升级。本文将综述Qwen 2.5的主要特点、技术进步以及它在多模态交互和语言理解方面的应用潜力。

引言随着人工智能技术的不断进步，大型语言模型已经成为推动自然语言处理领域发展的关键力量。Qwen 2.5的发布标志着阿里巴巴集团在这一领域的最新进展，它不仅在语言理解方面取得了显著提升，还在文本生成、视觉理解、音频理解等多个方面展现了卓越的能力。
Qwen 2.5的主要特点 Qwen 2.5是阿里巴巴集团Qwen团队研发的新一代大型语言模型，它在以下方面展现了显著的特点和进步：

参数规模：Qwen 2.5提供了从0.5B到72B不同参数规模的模型，以满足不同应用场景的需求。
预训练数据：模型在包含18万亿tokens的大规模多语言和多模态数据集上进行预训练，确保了其在多样化数据上的强大表现。
指令遵循与文本生成：Qwen 2.5在遵循指令和生成长文本方面的能力得到了显著提升，能够理解和生成结构化数据，如表格和JSON格式的输出。
角色扮演与聊天机器人：模型增强了角色扮演的实现和聊天机器人的背景设置，使其在交互式应用中更加自然和适应性强。
上下文长度：支持长达128K tokens的上下文长度，并能生成最多8K tokens的文本，这为处理长文本提供了可能。
多语言支持：Qwen 2.5支持超过29种语言，包括中文、英文、法文、西班牙文等，使其具有广泛的国际适用性。

技术进步 Qwen 2.5的技术进步体现在以下几个方面：

仅解码器稠密语言模型：Qwen 2.5采用了易于使用的仅解码器架构，提供了基模型和指令微调模型两种变体。
预训练与微调：模型在高质量数据上进行后期微调，以贴近人类偏好，这在提升模型性能方面起到了关键作用。
结构化数据理解：Qwen 2.5在理解结构化数据方面取得了显著进步，这对于处理表格、数据库和其他结构化信息尤为重要。

应用潜力 Qwen 2.5的多模态能力和语言理解能力使其在以下领域具有广泛的应用潜力：

客户服务：作为聊天机器人，Qwen 2.5能够提供更加自然和准确的客户服务体验。
内容创作：在文本生成方面，Qwen 2.5能够帮助用户快速生成高质量的内容。
数据分析：Qwen 2.5的理解结构化数据的能力使其在数据分析和信息提取方面具有巨大潜力。
教育和研究：Qwen 2.5的多语言支持为教育和研究提供了强大的工具，尤其是在语言学习和跨文化交流方面。

2. 代码使用

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

参考文献：