時(shí)間：2025-12-12 06:38:33 來源：骨軟筋酥網(wǎng) 作者：知識(shí) 閱讀：835次

#人工智能 阿里云推出通義千問 Qwen2 系列模型，阿里完全開源，云開源通義千提供 0.5B~72B 之間 5 個(gè)版本，問Q文測(cè)網(wǎng)廣州花都區(qū)外圍（外圍資源）（薇WhatsApp+365-*2895）提供全國(guó)外圍女上門、伴游，空姐，網(wǎng)紅，明星，學(xué)生上門預(yù)約服務(wù) 同城30分鐘內(nèi)到達(dá) 面到付款在各項(xiàng)評(píng)測(cè)中表現(xiàn)不俗。上下試中有興趣的表現(xiàn)不俗開發(fā)者現(xiàn)在就可以通過 GitHub 等平臺(tái)獲取最新模型。查看全文：https://ourl.co/104358

阿里云今天推出了通義千問人工智能模型的藍(lán)點(diǎn)重大升級(jí)版本：Qwen2，該模型提供 5 個(gè)不同的阿里尺寸、上下文長(zhǎng)度最高支持 128K tokens，云開源通義千并且在各項(xiàng)測(cè)試中表現(xiàn)不俗。問Q文測(cè)網(wǎng)

Qwen2 的上下試中所有尺寸版本均已同步在 GitHub、HuggingFace 和 ModelScope 上開源，表現(xiàn)不俗有興趣的藍(lán)點(diǎn)開發(fā)者可以立即獲取模型進(jìn)行測(cè)試。

此次發(fā)布的阿里新版本亮點(diǎn)包括：

• 能力較此前版本有較大幅度提升，在開源模型測(cè)試中名列前茅
• 提供 5 個(gè)預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)模型，云開源通義千包括 Qwen2-0.5B、問Q文測(cè)網(wǎng)廣州花都區(qū)外圍（外圍資源）（薇WhatsApp+365-*2895）提供全國(guó)外圍女上門、伴游，空姐，網(wǎng)紅，明星，學(xué)生上門預(yù)約服務(wù) 同城30分鐘內(nèi)到達(dá) 面到付款Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B
• 在編程領(lǐng)域和數(shù)學(xué)方面的能力顯著提高
• 增加上下文長(zhǎng)度，現(xiàn)在最高支持 128K tokens
• 在中文和英語的基礎(chǔ)上，增加 27 種語言相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練

在 Qwen1.5 系列模型中只有 32B 和 110B 版使用 GQA，而在 Qwen2 中所有模型都使用 Qwen2，使用 GQA 后有助于提升推理能力和降低顯存的占用。

同時(shí)諸如 Qwen2-0.5B 和 1.5B 版可以在性能更低的設(shè)備上運(yùn)行，例如在智能手機(jī)本地運(yùn)行 Qwen2-0.5B 而不需要云端處理，這種也是未來的趨勢(shì)，未來可能所有智能設(shè)備都會(huì)支持 AI，這就需要更小的模型為本地運(yùn)行提供支持。

模型評(píng)估顯示 Qwen2 能力超過 Llama3：

目前人工智能開源 / 開放社區(qū)中最重要的兩個(gè)貢獻(xiàn)者就是 Meta 和阿里云，Meta 主要就是 Llama 系列模型最新版本為 Llama3。

在開源 / 開放模型能力評(píng)測(cè)中，Qwen2-72B 版在各方面超過 Llama3-70B，也超過了 Mixtral-8x22B，所以現(xiàn)在壓力給到了 Meta，不知道 Meta 什么時(shí)候發(fā)布新版本。

阿里云 AI 團(tuán)隊(duì)表示：

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練后，我們對(duì)模型進(jìn)行精細(xì)的微調(diào)，以提升其智能水平，讓其表現(xiàn)更接近人類。這個(gè)過程進(jìn)一步提升了代碼、數(shù)學(xué)、推理、指令遵循、多語言理解等能力。此外，模型學(xué)會(huì)對(duì)齊人類價(jià)值觀，它也隨之變得更加對(duì)人類有幫助、誠(chéng)實(shí)以及安全。我們的微調(diào)過程遵循的原則是使訓(xùn)練盡可能規(guī)模化的同時(shí)并且盡可能減少人工標(biāo)注。我們探索了如何采用多種自動(dòng)方法以獲取高質(zhì)量、可靠、有創(chuàng)造力的指令和偏好數(shù)據(jù)，其中包括針對(duì)數(shù)學(xué)的拒絕采樣、針對(duì)代碼和指令遵循的代碼執(zhí)行反饋、針對(duì)創(chuàng)意寫作的回譯、針對(duì)角色扮演的 scalable oversight、等等。在訓(xùn)練方面，我們結(jié)合了有監(jiān)督微調(diào)、反饋模型訓(xùn)練以及在線 DPO 等方法。我們還采用了在線模型合并的方法減少對(duì)齊稅。這些做法都大幅提升了模型的基礎(chǔ)能力以及模型的智能水平。

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(責(zé)任編輯：熱點(diǎn))

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