Qwen2是由阿里云通义千问团队开源的新一代大语言模型。该系列模型涵盖了从0.5B到72B不等的五个规模，在中文和英文基础上增加了27种语言的高质量数据，显著提升了模型的自然语言理解、代码编写、数学解题和多语言处理能力。Qwen2支持最长达128K tokens的上下文长度，优化了模型的泛化性和应用潜力。该系列模型在多个评测基准上表现优异，超越了Meta的Llama-3-70B，目前已在Hugging Face和ModelScope平台开源。
Qwen2的详细信息
| 模型名称 | 参数量 (B) | 非Embedding参数量 (B) | 是否使用GQA | 是否Tie Embedding | 上下文长度 (tokens) |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen2-0.5B | 0.49 | 0.35 | 是 | 是 | 32K |
| Qwen2-1.5B | 1.54 | 1.31 | 是 | 是 | 32K |
| Qwen2-7B | 7.07 | 5.98 | 是 | 否 | 128K |
| Qwen2-57B-A14B | 57.41 | 56.32 | 是 | 否 | 64K |
| Qwen2-72B-Instruct | 72.71 | 70.21 | 是 | 否 | 128K |
- 参数量：模型总的参数数量，以B（十亿）为单位。
- 非Embedding参数量：除去词嵌入（Embedding）部分的参数数量。
- 是否使用GQA：模型是否采用了GQA（Generalized Query Answering）技术。
- 是否Tie Embedding：模型是否使用了输入和输出层共享参数的技术。
- 上下文长度：模型能够处理的最大上下文长度，以tokens为单位。
Qwen2的官网入口
- 官方博客介绍：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2/
- GitHub地址：https://github.com/QwenLM/Qwen2
- Hugging Face地址：https://huggingface.co/Qwen
- ModelScope地址：https://modelscope.cn/organization/qwen
- Hugging Face在线Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-72B-Instruct
Qwen2的模型评测
Qwen2系列在多个评测基准上表现出色，特别是在Qwen2-72B模型上，实现了大幅度的效果提升。在自然语言理解、知识、代码、数学和多语言等多项能力上，Qwen2-72B显著超越了当前领先的模型，如Llama-3-70B和Qwen1.5的110B模型。在16个基准测试中，Qwen2-72B-Instruct展现了在基础能力和对齐人类价值观方面的平衡，超越了Qwen1.5的72B模型，并与Llama-3-70B-Instruct相匹敌。
Qwen2的性能亮点
- 代码与数学能力：Qwen2在代码和数学方面的能力显著提升，成功融合了CodeQwen1.5的经验，并在多种编程语言上实现效果提升。数学能力通过大规模高质量数据支持，实现了解题能力的飞跃。
- 长文本处理：Qwen2系列的Instruct模型在32K上下文长度上训练，并通过技术如YARN扩展至更长上下文，Qwen2-72B-Instruct能完美处理128K上下文长度的信息抽取任务。
- 安全性：在多语言不安全查询类别中，Qwen2-72B-Instruct在安全性方面与GPT-4相当，且显著优于Mistral-8x22B模型，减少了生成有害响应的比例。
- 多语言能力：Qwen2在多语言评测中表现优异，增强了27种语言的处理能力，并优化了语言转换问题，降低了模型发生语言转换的概率。
Qwen2不仅在技术上取得了突破，还在实际应用中展现了强大的潜力。通过优化模型的泛化性和应用潜力，Qwen2系列为自然语言处理领域带来了新的可能性。无论是在代码编写、数学解题，还是在多语言处理方面，Qwen2都展现了卓越的性能，成为了当前大语言模型中的佼佼者。