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最强开源大模型面世：阿里发布Qwen2

news 2024/10/25 12:37:57

6月17日凌晨，阿里巴巴通义千问团队发布了Qwen2系列开源模型。该系列模型包括5个尺寸的预训练和指令微调模型：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。

随即，硅基流动团队在云服务平台SiliconCloud上线了Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B、Qwen2-72B模型。

欢迎来玩儿：

cloud.siliconflow.cn/models/text…

Qwen2模型评测表现及亮点

Qwen2在多个评测基准上具有领先优势。据Qwen官方博客介绍，在针对预训练语言模型的评估中，对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的模型，如Llama-3-70B以及Qwen1.5-110B。这得益于其预训练数据及训练方法的优化。

大规模预训练后，他们对模型进行精细的微调，大幅提升了模型的基础能力以及模型的智能水平。

他们全面评估了Qwen2-72B-Instruct在16个基准测试中的表现。Qwen2-72B-Instruct在提升基础能力以及对齐人类价值观这两方面取得了较好平衡。相比Qwen1.5的72B模型，Qwen2-72B-Instruct在所有评测中均大幅超越，并且能匹敌Llama-3-70B-Instruct。

而在小模型方面，Qwen2系列模型基本能够超越同等规模的最优开源模型甚至更大规模的模型。相比近期推出的最好的模型，Qwen2-7B-Instruct依然能在多个评测上取得显著的优势，尤其是代码及中文理解上。

在代码与数学能力方面，Qwen2-72B-Instruct具有显著的效果提升。

在长文本处理方面，Qwen2系列中的所有Instruct模型，均在32k上下文长度上进行训练，并通过YARN或Dual Chunk Attention等技术，让Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct实现了长达128K tokens上下文长度的支持。他们还开源了一个智能体解决方案（github.com/QwenLM/Qwen-Agent），用于高效处理100万tokens级别的上下文。

在中文英语的基础上，他们针对性地27种语言进行了增强，并针对性地优化了多语言场景中常见的语言转换（code switch）问题，模型当前发生语言转换的概率大幅度降低。

此外，在安全方面，通过显著性检验（P值），Qwen2-72B-Instruct模型在安全性方面与GPT-4的表现相当，并且显著优于Mistral-8x22B模型。

Qwen2模型地址：

modelscope.cn/organizatio…

关于SiliconCloud

SiliconCloud是集合主流开源大模型的一站式云服务平台，为开发者提供更快、更便宜、更全面的模型API。

目前，SiliconCloud已上架包括Qwen2、GLM-4-9B-Chat、DeepSeek V2、SDXL、InstantID在内的多种开源大语言模型、图片生成模型，支持用户自由切换符合不同应用场景的模型。同时，SiliconCloud提供开箱即用的大模型推理加速服务，为生成式AI应用带来更高效的用户体验。

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如何系统的去学习大模型LLM ？

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事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望