当前位置：首页 > article >正文

阿里Qwen系列开源模型介绍

article 2024/11/24 17:05:49

模型种类丰富

Qwen2：包含Qwen2-0.5b、Qwen2-1.5b、Qwen2-7b、Qwen2-57b-a14b以及Qwen2-72b等五种规模的预训练和指令微调模型，其在多语言处理、长文本处理、代码生成、数学和逻辑推理等能力上，在mmlu、gpqa、humaneval等国际测评中得到了验证，性能表现优异.
Qwen2-VL：基于Qwen2的视觉语言大模型，包括Qwen2-VL-2B、Qwen2-VL-7B模型开源，Qwen2-VL-72B只开源了API 。该模型在视觉理解基准上达到了最先进的性能，能理解20分钟以上的视频，还可与手机、机器人等设备集成，根据视觉环境和文本指令进行自动操作.
Qwen2.5-Coder：阿里云通义大问于2024年11月12日开源的代码模型全系列，共6款qwen2.5-coder模型，包含0.5b/1.5b/3b/7b/14b/32b等尺寸，每个尺寸都开源了base和instruct模型，可实现代码生成、代码推理、代码修复等核心任务性能的显著提升.
CodeQwen1.5：基于Qwen语言模型初始化，拥有7B参数的模型，采用GQA架构，经过了约3T tokens代码相关的数据进行预训练，共计支持92种编程语言、且最长支持64K的上下文输入，在代码生成、长序列建模、代码修改、SQL能力等方面表现出色.

技术优势助力生态发展

高性能表现：Qwen系列模型在多项基准测试中名列前茅，如Qwen2-72B在权威测评中超过美国的Llama-3-70b等模型，这使得其在开源社区中备受关注，吸引了大量开发者使用和基于其进行二次开发.
多语言支持：除了英语和中文外，Qwen2系列还接受过另外27种语言的数据训练，Qwen2-VL更是支持理解图像中多种语言的文本，这大大拓展了其应用场景和适用范围，能够满足全球不同地区用户的需求.
长文本处理能力：部分模型如Qwen2-7b-instruct和Qwen2-72b-instruct支持长达128k tokens的上下文长度，能够更好地处理长文本内容，为一些需要处理长篇文档、复杂对话等场景的应用提供了有力支持.

社区与平台支持广泛

开源社区活跃度高：Qwen系列模型在全球开源社区中引起了热烈反响，全球基于Qwen系列二次开发的衍生模型数量不断增加，截至2024年9月底已突破7.43万，超越llama系列衍生模型的7.28万，并且有超过1500款基于Qwen二次开发的模型和应用，这些衍生项目涵盖了众多领域和应用场景，进一步丰富了Qwen系列的开源生态.
多平台集成与支持：Qwen系列模型已集成到Hugging Face Transformers、vLLM等第三方框架中，同时其API还登陆了阿里云百炼平台、魔搭社区等，方便开发者下载、使用和调用模型，为开发者提供了便捷的开发体验，促进了模型的广泛应用和技术交流.

应用场景多样

自然语言处理领域：可用于文本生成、问答系统、机器翻译、文本分类等多种自然语言处理任务，帮助开发者快速构建各种智能语言应用，如智能写作助手、智能客服、知识问答平台等.
代码开发领域：Qwen2.5-Coder和CodeQwen1.5等代码模型，能够协助开发者进行代码生成、代码理解、代码修复等工作，提高编程效率和代码质量，尤其适合编程“小白”以及需要快速生成代码框架和逻辑的开发者.
多模态交互领域：Qwen-VL和Qwen2-VL等多模态模型，支持图像和文本的联合处理，可应用于图像问答、视觉对话、视频内容理解与生成等场景，为用户提供更加丰富和直观的交互体验，如智能图像识别与描述系统、视频智能分析与创作平台等.

Qwen与国内其他一些开源模型的对比

性能表现

自然语言理解与生成：Qwen2-72b在多个权威测评中，如mmlu、gpqa等，表现突出，其性能大幅超越了著名的开源模型Llama3-70b、Mixtral-8x22b等，在自然语言理解、知识、多语言等多项能力上展现出强大的优势，取得了十几项世界冠军。而智谱AI的ChatGLM-4-9B模型则在中文学科能力上有显著提升，相比ChatGLM3-6B提升了50%，在综合能力上也提升了40%，在中文相关的自然语言处理任务中有着较好的表现.
代码与数学能力：Qwen2系列模型汲取了CodeQwen1.5的强大代码经验，在代码和数学能力上实现了显著提升。例如，Qwen2-72b-instruct在8种编程语言上的性能超越了Llama-3-70b-instruct，在多个数学基准测试中性能也分别超越了Llama-3-70b-instruct 。智谱AI的ChatGLM系列模型也具备一定的代码理解和生成能力，智谱清言提供了丰富的文档和代码功能，允许用户根据自身行业需求对模型进行训练和优化.
长文本处理能力：Qwen2系列中的72b指令微调版模型增大了上下文长度支持，最高可达128k token，在大海捞针实验中，能够完美处理128k上下文长度内的信息抽取任务，表现优于其他多数开源模型。相比之下，Llama2 Long具有长达32,000个token的上下文窗口，也能较好地处理长文本，但Qwen2-72b在长文本处理能力上更为突出.

模型架构与技术特点

Qwen：Qwen模型使用了大规模数据进行训练，数据量达到3万亿个token，数据源广泛，涵盖公共网页文档、百科全书、书籍等，同时包含多语言数据，尤其是英语和汉语。模型采用了Transformer架构，并结合了多种技术创新，如所有尺寸的模型都使用了分组查询注意力（GQA），从而使得模型推理大大加速，显存占用明显降低.
ChatGLM：基于智谱AI自主研发的中英双语对话模型ChatGLM2架构，采用了多层感知机（MLP）等技术，对模型进行了优化和改进，以提高模型的性能和效率。其模型架构在处理中文文本时具有一定的优势，能够更好地适应中文语言的特点和表达习惯.
百川：采用了Transformer架构，并对其进行了修改，例如使用RoPE和Alibi位置编码、SwiGLU激活函数和Xformers优化注意力等，这些改进有助于提高模型的性能和效率，使其在多项基准测试中表现出色.

数据与训练

数据规模与质量：Qwen模型的数据量巨大，且经过了严格的数据预处理，包括去重、基于规则和机器学习方法的过滤、采样等，以保证数据质量，提高模型的泛化能力。百川2使用了包含2.6万亿词元的训练语料，数据来源广泛，包括互联网、书籍、论文和代码库等内容，同样经过了精心的筛选和处理，以确保数据的高质量和多样性.
训练方法：Qwen在模型训练方面，结合了有监督微调、反馈模型训练以及在线DPO等方法，还采用了在线模型合并的方法减少对齐税，提升了模型的基础能力以及智能水平。百川2则采用了分布式训练，并利用了混合精度、参数分割等技术来训练大规模参数模型，同时还对模型进行了多方面的优化，如监督微调、奖励模型训练、PPO强化学习等.

开源生态与社区支持

Qwen：阿里云开源的Qwen系列模型，在不到一年时间，总下载量已突破1600万次，并且在海内外开源社区，基于Qwen二次开发的模型和应用已经超过1500款，开源生态发展迅速，社区活跃度高，得到了全球开发者的广泛关注和参与.
ChatGLM：智谱AI开源的ChatGLM系列模型，也拥有庞大的用户群体和活跃的社区，智谱AI不断更新和优化模型，为开发者提供了丰富的文档和技术支持，促进了开源生态的发展，推动了模型在自然语言处理领域的广泛应用.
百川：百川的开源也为国内的大模型研究和应用做出了重要贡献，其开源模型在社区中得到了一定的关注和使用，研究人员和开发者可以基于百川模型进行各种实验和开发，推动语言模型技术的不断进步.