Qwen2是什么?一文让你看懂Qwen2的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Qwen2概述简介

Qwen2是由阿里云通义千问团队开源的新一代大语言大模型,该系列涵盖了从0.5B到72B不等的五个规模模型,在中文和英文基础上增加了27种语言的高质量数据,大幅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,赶超Meta的Llama-3-70B,目前已在Hugging Face和ModelScope平台开源。

Qwen2的模型信息

    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的模型亮点

          代码 & 数学: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。

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