经过几个月的期待， 阿里巴巴的 Qwen 团队终于发布了 Qwen2 – 其强大语言模型系列的下一代产品。 Qwen2 是一次重大的飞跃，它拥有最先进的技术，有可能成为 Meta 著名的语言模型的最佳替代品。 拉玛 3 模型。 在这一技术深入探讨中，我们将探究 Qwen2 的主要功能、性能基准和创新技术，它们使 Qwen2 成为大型语言模型 (LLM) 领域的有力竞争者。
扩大规模： Qwen2 机型阵容介绍
的核心是 Qwen2 拥有多种型号，可满足不同的计算需求。 该系列包括五种不同尺寸的型号： Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和旗舰产品 Qwen2-72B。 从硬件资源有限的用户到拥有尖端计算基础设施的用户，这一系列的选择满足了广泛的用户需求。
Qwen2 的突出特点之一是它的多语言功能。 而之前的 Qwen1.5 Qwen2模型在英语和中文方面表现出色，它在另外27种语言的数据上进行了训练，令人印象深刻。 这种多语言训练包括来自不同地区的语言，如西欧、东欧和中欧、中东、东亚和南亚。
Qwen2 模型支持的语言（按地理区域分类
通过扩展语言库，Qwen2 展示了理解和生成多种语言内容的卓越能力，使其成为全球应用和跨文化交流的宝贵工具。
Qwen2 模型的规格，包括参数、GQA 和上下文长度。
应对语码转换：多语言挑战
在多语言环境中，代码切换现象（在一次对话或一句话中交替使用不同语言的做法）是一种常见现象。 Qwen2 经过精心训练，能够处理代码转换场景，大大减少了相关问题，并确保语言之间的顺利转换。
使用通常会诱发代码切换的提示进行的评估证实了 Qwen2 在这一领域的巨大进步，这也证明了阿里巴巴致力于提供真正的多语言语言模型的承诺。
出色的编码和数学能力
Qwen2 在编码和数学领域拥有卓越的能力，而这些领域历来是语言模型的挑战。 通过利用广泛的高质量数据集和优化的训练方法，Qwen2-72B-Instruct（旗舰模型的指令调整变体）在解决数学问题和各种编程语言的编码任务方面表现出了卓越的性能。
扩展语境理解能力
Qwen2 最令人印象深刻的功能之一是其理解和处理扩展上下文序列的能力。 大多数语言模型都难以处理长文本，而 Qwen2-7B-Instruct 和 Qwen2-72B-Instruct 模型却能处理长达 128K 字节的上下文。
对于需要深入理解法律合同、研究论文或高密度技术手册等长篇文档的应用来说，这一卓越功能改变了游戏规则。 通过有效处理扩展上下文，Qwen2 可以提供更准确、更全面的响应，从而开辟自然语言处理的新领域。
Qwen2 模型从不同上下文长度和文档深度的文档中检索事实的准确性。
该图表显示了 Qwen2 模型从不同上下文长度和深度的文档中检索事实的能力。
架构创新： 分组查询关注和优化嵌入
Qwen2 在架构上进行了多项创新，从而实现了卓越的性能。 其中一项创新是在所有型号中采用了组查询注意（GQA）。 GQA 可提供更快的推理速度并减少内存使用量，从而使 Qwen2 更高效，并适用于更广泛的硬件配置。
此外，阿里巴巴还为 Qwen2 系列中的小型模型优化了嵌入式。 通过绑定嵌入式程序，团队成功减少了这些机型的内存占用，使其能够部署在性能较弱的硬件上，同时保持高质量的性能。
对 Qwen2 进行基准测试： 超越最先进的模型
Qwen2 在各种基准测试中均表现出色。 比较评估显示，Qwen2-72B 是该系列中最大的机型，在自然语言理解、知识获取、编码能力、数学技能和多语言能力等关键领域均优于 Llama-3-70B 等主要竞争对手。
Qwen2-72B-Instruct 与 Llama3-70B-Instruct 的编码和数学性能对比
尽管参数数量少于前代产品 Qwen1.5-110B，Qwen2-72B 仍然表现出卓越的性能，这充分证明了阿里巴巴精心策划的数据集和优化的训练方法的功效。
安全与责任： 符合人类价值观
我们对 Qwen2-72B-Instruct 处理与非法活动、欺诈、色情和侵犯隐私相关的潜在有害查询的能力进行了严格评估。 结果令人鼓舞： 在安全性方面，Qwen2-72B-Instruct 的表现与备受赞誉的 GPT-4 模型相当，与 Mistral-8x22B 等其他大型模型相比，Qwen2-72B-Instruct 的有害反应比例明显较低。
这一成就彰显了阿里巴巴致力于开发符合人类价值观的人工智能系统的承诺，确保Qwen2不仅功能强大，而且值得信赖和负责任。
授权和开源承诺
为了进一步扩大 Qwen2 的影响力，阿里巴巴采用了开源授权方式。 Qwen2-72B及其指令调整模型保留了原有的 “千文许可”，而其余模型–Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B和Qwen2-57B-A14B–则采用了开放的Apache 2.0许可。
这种增强的开放性有望加快 Qwen2 模型在全球的应用和商业使用，促进全球人工智能社区的合作与创新。
使用和实施
由于 Qwen2 模型与流行的框架（如）集成，因此使用 Qwen2 模型非常简单。 拥抱脸部. 下面是一个使用 Qwen2-7B-Chat-beta 进行推理的示例：
此代码片段演示了如何使用 Qwen2-7B-Chat 模型设置和生成文本。 与的集成 拥抱面部 使其易于使用和实验。
Qwen2 与 Llama 3：对比分析
虽然 Qwen2 和 Meta’s Llama 3 都是强大的语言模型，但它们表现出不同的优势和权衡。
Qwen2-72B、Llama3-70B、Mixtral-8x22B 和 Qwen1.5-110B 在 MMLU、MMLU-Pro、GPQA 等各种基准测试中的性能对比图。
下面的对比分析可帮助您了解它们的主要差异：
多语言功能： Qwen2 在多语言支持方面具有明显优势。 除英语和中文外，Qwen2 还接受了 27 种语言的数据训练，因此在跨文化交流和多语言场景中表现出色。 相比之下，Llama 3 的多语言能力并不突出，这可能会限制其在不同语言环境中的有效性。
编码和数学能力：Qwen2 和 Llama 3它们在编码和数学能力方面的表现令人印象深刻。 不过，Qwen2-72B-Instruct 似乎略胜一筹，因为它在这些领域的大量高质量数据集上经过了严格训练。 阿里巴巴专注于增强 Qwen2 在这些领域的能力，这可能会使其在涉及编码或数学问题解决的专业应用中占据优势。
长语境理解： Qwen2-7B-Instruct 和 Qwen2-72B-Instruct 型号具有令人印象深刻的能力，可处理多达 128K 标记的上下文长度。 对于需要深入理解冗长文档或密集技术资料的应用来说，这一功能尤为重要。 Llama 3 虽然能够处理长序列，但在这一特定领域的性能可能无法与 Qwen2 相提并论。
虽然 Qwen2 和 Llama 3 都具有最先进的性能，但 Qwen2 的模型阵容多种多样，参数从 0.5B 到 72B 不等，具有更大的灵活性和可扩展性。 这种多样性使用户能够选择最适合其计算资源和性能要求的模型大小。 此外，阿里巴巴正在努力将 Qwen2 扩展到更大的模型，这将进一步增强 Qwen2 的能力，并有可能在未来超越 Llama 3。
部署与集成： 简化 Qwen2 的采用
为促进 Qwen2 的广泛采用和集成，阿里巴巴采取了积极措施，确保在各种平台和框架之间实现无缝部署。 Qwen 团队与众多第三方项目和组织密切合作，使 Qwen2 能够与各种工具和框架结合使用。
微调和量化：Axolotl、Llama-Factory、Firefly、Swift 和 XTuner 等第三方项目已经过优化，以支持对 Qwen2 模型进行微调，从而使用户能够根据其特定任务和数据集定制模型。 此外，量化工具如 AutoGPTQ 、 AutoAWQ和 Neural Compressor 已与 Qwen2 配合使用，从而有助于在资源有限的设备上进行高效部署。
部署和推理： Qwen2 模型可使用多种框架进行部署和提供服务，包括 vLLM , SGL, SkyPilot, TensorRT-LLM 、 OpenVino和 TGI。 这些框架提供了优化的推理管道，使 Qwen2 能够在生产环境中高效、可扩展地部署。
API平台和本地执行： 对于希望将 Qwen2 集成到其应用程序中的开发人员来说，API 平台（如 Together、Fireworks 和 OpenRouter）可以方便地访问模型的功能。 此外，还可通过 MLX、Llama.cpp、等框架支持本地执行。 Ollama和 LM Studio，允许用户在本地机器上运行 Qwen2，同时保持对数据隐私和安全的控制。
代理和 RAG 框架：等框架增强了 Qwen2 对工具使用和代理功能的支持。 LlamaIndex 、CrewAI 和 OpenDevin . 通过这些框架，可以创建专门的人工智能代理，并将 Qwen2 整合到中。 检索增强生成（RAG）管道，扩大了应用范围和使用案例。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
编辑：胡跃
