Qwen 2.5:阿里巴巴集团的新一代大型语言模型

embedded/2024/9/20 1:58:53/ 标签: 语言模型, 人工智能, 自然语言处理

Qwen 2.5:阿里巴巴集团的新一代大型语言模型

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。

  1. 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。

  2. 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。
  1. 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。
  1. 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, AutoTokenizermodel_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:

  • Qwen官方文档:Qwen
  • 代码: GitHub - QwenLM/Qwen2.5: Qwen2.5 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.

http://www.ppmy.cn/embedded/113987.html

相关文章

对抗性EM用于变分深度学习:在低剂量PET和低剂量CT中的半监督图像质量增强应用|文献速递--Transformer架构在医学影像分析中的应用

Title 题目 Adversarial EM for variational deep learning: Application to semi-supervised image quality enhancement in low-dose PET and low-dose CT 对抗性EM用于变分深度学习:在低剂量PET和低剂量CT中的半监督图像质量增强应用 01 文献速递介绍 医学影…

微服务网关终极进化:设计模式驱动的性能与可用性优化(四)

时间:2024年09月12日 作者:小蒋聊技术 邮箱:wei_wei10163.com 微信:wei_wei10 希望大家帮个忙!如果大家有工作机会,希望帮小蒋推荐一下,小蒋希望遇到一个认真做事的团队,一起努力…

WPF中的控件转换(Transform)

不可不知的WPF转换(Transform) 在WPF开发中,经常会需要用到UI控件的2D转换(如:旋转,缩放,移动,倾斜等功能),本文以一些简单的小例子,简述如何通过Transform类实现FrameworkElement对象的2D转换,仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正。 什么是Transform? 转…

Python编码系列—Python建造者模式:构建复杂对象的优雅之道

🌟🌟 欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中…

模版进阶(template)

1.非类型模版参数 模版参数分类类型形参与非类型形参。 ① 类型形参:出现在在模板参数列表中,跟在class或者typename之类的参数类型名称。 ② 非类型形参,就是用一个常量作为类(函数)模板的一个参数,在类(函数)模板中可将该参数当…

记一次实战中对fastjson waf的绕过

最近遇到一个fastjson的站,很明显是有fastjson漏洞的,因为type这种字符,fastjson特征很明显的字符都被过滤了 于是开始了绕过之旅,顺便来学习一下如何waf 编码绕过 去网上搜索还是有绕过waf的文章,下面来分析一手&a…

openGemini 社区人才培养计划:助力成长,培养新一代云原生数据库人才

一、摘要 在技术革新的浪潮中,数据库技术是现代信息技术的基石,openGemini社区携手开发者,启动人才培养计划,旨在培养新一代云原生数据库技术人才,共同推动云原生数据库技术创新。 二、社区介绍 openGemini是一款开…

获取java jdk包的方式记录

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、OpenLogic方式二、华为源下载 前言 记录一下获取java jdk的方式方法。 一、OpenLogic方式 网址:https://www.openlogic.com/openjdk-download…

Vue常见面试题目

computed与watch区别 computed(计算属性)watch(侦听器)定义与用途计算属性(computed)用于声明式地描述一些依赖响应式属性的计算值。当依赖的响应式属性值发生变化时,计算属性会重新求值。侦听…

动态IP池的IP都是纯净IP吗?

在当今互联网时代,动态IP池作为一种网络资源管理策略,被广泛应用于数据抓取、市场调研、广告验证等多种场景中。动态IP池能够提供大量可轮换的IP地址,以帮助用户避免因频繁访问同一网站而被封禁IP的情况。然而,一个关键的问题是&a…

机器学习2--matplotlib绘图包

文章目录 一、折线图二、基础绘图功能三、一个坐标系绘制多张图像四、多个坐标系显示 一、折线图 import matplotlib.pyplot as plt # 创建画布 plt.figure(figsize(10,10), dpi100) #指定长宽、清晰度 #绘制图像 plt.plot([1,2,4,7,1,3,4,6,2]) #显示图片 plt.show()二、基础…

Nacos和Eureka的区别

前言 Nacos 和 Eureka 都是用于服务发现与注册的工具,它们在微服务架构中都扮演着重要角色。 Nacos与Eureka的共同点 都支持服务注册和服务拉取都支持服务提供者心跳方式做健康检测 Nacos与Eureka的区别 Nacos支持服务端主动检测提供者状态:临时实例采…

关雅荻发文批评某脱口秀节目审核问题:为博流量乱搞事情?

最近,针对某脱口秀节目中引发的网络舆情,电影制片人关雅荻发文严厉批评该视频平台的审核问题,指出“这家视频网站对应的节目审核环节严重失职,或者有意渎职,这个脱口秀节目制作方在自己内容策划和制作也有明显失职、严…

我的AI工具箱Tauri版-MicrosoftTTS文本转语音

本教程基于自研的AI工具箱Tauri版进行MicrosoftTTS文本转语音服务。 MicrosoftTTS文本转语音服务 是自研的AI工具箱Tauri版中的一款功能模块,专为实现高效的文本转语音操作而设计。通过集成微软TTS服务,用户可以将大量文本自动转换为自然流畅的语音文件…

PyTorch----模型运维与实战

一、PyTorch是什么 PyTorch 由Facebook开源的神经网络框架,专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程。 二、PyTorch安装 首先确保你已经安装了GPU环境,即Anaconda、CUDA和CUDNN 随后进入Pytorch官网​​​​​​PyTorch 官…

Python学习——【2.1】if语句相关语法

文章目录 【2.1】if语句相关一、布尔类型和比较运算符(一)布尔类型(二)比较运算符 二、if语句的基本格式※、练习 三、if-else组合判断语句※、练习 四、if-elif-else多条件判断语句※、练习 五、判断语句的嵌套※、实战案例 【2.…

uniapp组件uni-datetime-picker选择年月后在ios上日期不显示

uniapp组件uni-datetime-picker选择年月后在ios上日期不显示 操作步骤: ios 选择年月 预期结果: 日期变为选择年月的日期 实际结果: 日期不显示 bug描述: uni-datetime-picker 2.2.22 ios点击年月选择后日期不显示 解决方案 …

静电保护对UWB模块的必要性

在现代无线通信领域,UWB技术因其高精度定位和高速数据传输能力受到广泛关注。UWB技术的应用场景涵盖了从物联网到工业自动化的多个领域。然而,即便是最先进的UWB模块,也可能面临环境中静电放电(ESD)的威胁。 什么是ESD…

TCP 拥塞控制:一场网络数据的交通故事

从前有条“高速公路”,我们叫它互联网,而这条公路上的车辆,则是数据包。你可以把 TCP(传输控制协议)想象成一位交通警察,负责管理这些车辆的行驶速度,以防止交通堵塞——也就是网络拥塞。 第一…

小程序面试题七

一、微信小程序如何实现下拉刷新? 微信小程序实现下拉刷新的功能,并不是直接内置了一个下拉刷新的组件或API,但你可以通过监听页面的滚动事件来实现这一功能。以下是一个基本的实现步骤: 1. 监听页面的滚动事件 在小程序的页面配…