超越极限！Qwen2.5 助力多领域智能应用

news2024/11/13 19:38:30

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近日，Qwen2.5 系列重磅发布，成为开源语言模型领域的又一里程碑。作为一款全新的通用语言模型，Qwen2.5 在支持自然语言处理的基础上，还在编程、数学等领域进行了专项优化。Qwen2.5 模型支持长文本生成，最高可达 128K tokens，并能处理多达 29 种语言的复杂任务，在跨语言文本处理、角色扮演、数据结构生成等场景中表现出色。无论是生成结构化输出（如 JSON），还是应对多样化的系统提示，Qwen2.5 都具备强大的适应性，为用户带来全方位的智能体验。

来源：传神社区

01 Qwen2.5模型家族：多领域覆盖，性能卓越

Qwen2.5 是一系列先进的开源语言模型，覆盖了多个参数规模，从 0.5B 到 72B ！这个系列不仅包含通用语言模型，还特别针对编程（Qwen2.5-Coder）和数学（Qwen2.5-Math）领域进行了优化。无论您是在进行自然语言处理、代码编写，还是复杂的数学推理任务，Qwen2.5 都能提供强大的支持。

以下是主要模型规模：

Qwen2.5：0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B
Qwen2.5-Coder：1.5B、7B、32B
Qwen2.5-Math：1.5B、7B、72B

除了3B和72B的版本外，Qwen2.5所有的开源模型都采用了 Apache 2.0 许可证。您可以在相应的模型仓库中找到许可证文件。此外，本次通义千问团队还开源了性能不输于GPT-4o的 Qwen2-VL-72B。

02 模型亮点：更大、更强、更灵活！

更大的训练数据集：Qwen2.5语言模型在最新的超大规模数据集上进行了预训练，该数据集包含多达 18T tokens。与前代Qwen2相比，Qwen2.5 在知识广度与深度上取得了显著进步，特别是在 通用知识测试（MMLU：85+）、编程能力测试（HumanEval：85+） 和 数学能力测试（MATH：80+） 方面表现尤为突出。
更强的指令遵循能力：新模型在指令执行、长文本生成（超过 8K tokens）、理解结构化数据（如表格）以及生成结构化输出（特别是 JSON）方面表现大幅提升。Qwen2.5 还更加适应不同的系统提示（system prompts），从而增强了角色扮演和聊天机器人的条件设置功能。
强大的长文本支持：Qwen2.5 继承了Qwen2的强大长文本生成能力，支持最高 128K tokens 的输入，能生成最多 8K tokens 的内容，非常适合需要处理大量文本的任务。
多语言支持：Qwen2.5 支持包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、意大利文、俄文、日文、韩文、越南文、泰文、阿拉伯文等 29 种以上语言，真正实现全球化语言处理能力。
专业领域的专家语言模型：在编程领域，Qwen2.5-Coder 经过 5.5T 编程数据的训练，即使较小的模型也能在编程评估测试中表现出媲美大型模型的能力。对于数学领域，Qwen2.5-Math 支持中文和英文，整合了 CoT（Chain of Thought）、PoT（Program of Thought） 和 TIR（Tool-Integrated Reasoning） 等多种推理方法，显著提升了推理能力。

03 性能提升：更多知识、更强指令执行

为了全面展示 Qwen2.5 的强大能力，Qwen团队选择了最大的开源模型 Qwen2.5-72B，这是一个拥有 720 亿参数的稠密 decoder-only 语言模型。Qwen团队将其与当前领先的开源模型，如 Llama-3.1-70B 和 Mistral-Large-V2 进行了多项基准测试。通过这些测试，Qwen团队展示了经过指令调优的版本在不同任务中的综合表现，全面评估了模型的能力以及用户对生成内容的偏好。

Qwen2.5-72B 性能表现

除了指令调优版本外，还发现，Qwen2.5-72B 的基础模型在多个任务中达到了顶级表现。即使与参数规模更大的模型（如 Llama-3-405B）相比，Qwen2.5-72B 的性能依然不落下风，证明了其强大的通用处理能力。

Qwen-Plus模型性能

Qwen团队还将基于 API 的模型 Qwen-Plus 与其他领先的专有和开源模型进行了比较，包括 GPT4-o、Claude-3.5-Sonnet、Llama-3.1-405B 和 DeepSeek-V2.5。结果显示，Qwen-Plus 在多个任务上表现出极具竞争力的实力，尤其是显著超越了 DeepSeek-V2.5，并在与 Llama-3.1-405B 的对比中展现了强大的竞争力。虽然在某些方面仍然稍逊于 GPT4-o 和 Claude-3.5-Sonnet，但这次基准测试进一步验证了 Qwen-Plus 的卓越性能，并为未来的改进提供了方向。

Qwen2.5-14B 和 Qwen2.5-32B 的更新

一个重要的更新是重新引入了Qwen2.5-14B 和 Qwen2.5-32B 模型，分别拥有 140 亿和 320 亿参数。这些模型在多个任务中表现出色，甚至超越了同等规模或更大规模的基线模型，如 Phi-3.5-MoE-Instruct 和 Gemma2-27B-IT。它们在性能与模型大小之间实现了理想平衡，不仅匹敌更大模型，甚至在部分任务上表现更优。此外，Qwen2.5-Turbo 基于 API 提供的模型，具有卓越的性能和高性价比，能够为用户提供快速响应的服务。

04 专为编程与数学优化的模型

Qwen2.5-Coder 是专门为编程任务设计的，它经过 5.5T 编程相关数据的训练，即使是小规模模型（如 7B）也能在编码评估基准中超越许多大型模型，成为您理想的编程助手，无论是调试代码、解答编程问题，还是提供代码建议，它都能应对自如。
Qwen2.5-Math 则专注于数学领域的复杂推理，支持中文和英文两种语言，并整合了多种推理方法，如 Chain of Thought（CoT）、Program of Thought（PoT） 和 Tool-Integrated Reasoning（TIR），能轻松应对复杂的数学问题。Qwen2.5-Math-72B-Instruct 的整体性能超越了 Qwen2-Math-72B-Instruct 和 GPT4-o，甚至是非常小的专业模型如 Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct 也能在与大型语言模型的竞争中取得高度竞争力的表现。