阿里云发布的全新一代通义千问大模型 —— Qwen2

Qwen2代表的是什么

Qwen2是阿里云通义千问团队发布的一款开源大语言模型新作，包括五个不同规模的版本，参数量从0.5亿到72亿不等。除了中文和英文外，该系列还引入了高质量的多语言数据支持（共计27种语言），显著增强了其在自然语言理解、编程辅助、数学问题解决以及跨语种处理方面的性能表现。Qwen2能够处理长达128K tokens的上下文信息，这不仅提升了模型的泛化能力，也扩展了它的应用场景。该系列已经在多个评测标准中展现出色成绩，并超越了Meta推出的Llama-3-70B版本，在Hugging Face和ModelScope平台上均可获取其开源代码及资源。

关于Qwen2的详细资料

• 模型的参数数量该模型的全部参数量，用B（即十亿）作为单位来表示。
• 不包含嵌入层的参数数量排除词嵌入（Embedding）相关的参数量。
• 是否采用GQA该模型是否应用了广义查询解答(GQA)技术。
• 是否采用绑定嵌入该模型是否采用了输入与输出层共用参数的技巧。
• 文本的长度范围该模型能处理的最长上下文长度，用tokens数量来衡量。

访问Qwen2的官方门户

• 官方博客说明：访问链接以了解详情 https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2/
• 代码仓库位置：https://github.com/QwenLM/Qwen2
• 访问Qwen的Hugging Face页面：https://huggingface.co/Qwen
• Qwen组织在ModelScope的页面：https://modelscope.cn/organization/qwen
• Hugging Face的在线演示链接如下所示：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-72B-Instruct

对Qwen2模型的评估分析

• Qwen2系列产品在各类评估标准中均有优异表现，尤其体现在Qwen2-72B型号上的显著性能增强。
• 在处理自然语言理解、知识应用、编程代码分析、数学运算及多种语言支持等多方面能力时，Qwen2-72B明显优于现有的顶级模型，例如Llama-3-70B和Qwen1.5的110B版本。
• 于16项标准评估中，Qwen2-72B-Instruct不仅在基本性能和契合人本价值方面取得均衡发展，而且其表现超越了前代Qwen1.5的72B版本，并与Llama-3-70B-Instruct处于同一水平。

Qwen2的核心优势

• 编程语言与数学知识Qwen2的代码编写与数学解题技能有了明显的增强，它吸收了CodeQwen1.5的知识精髓，在处理各种编程语言时表现更优。借助海量优质的数据资源，其在解决数学问题上的能力得到了质的突破。
  
• 大规模文本管理Qwen2系列的指令模型是在32k的上下文范围内进行训练的，并借助YARN等技术进一步拓展到更长的文本序列，使得Qwen2-72B-Instruct能够高效地完成长达128k上下文范围内的信息抽取任务。
• 安全性能于多语种非安全查询的分类里，Qwen2-72B-Instruct的安全性表现与GPT-4持平，并大幅超越了Mistral-8x22B，有效降低了产生不利回应的概率。
• 掌握多种语言的能力Qwen2于多项语言评估测试中展现出色性能，提升了对27种不同语言的支持水平，并改善了语种切换的问题，减少了在变换语种时出现错误的可能性。