Come usare Qwen 2.5: una guida completa

Qwen 2.5 è emerso come un formidabile player nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, offrendo capacità avanzate nella comprensione del linguaggio, nel ragionamento e nella generazione di codice. Sviluppato da Alibaba Cloud, questo modello è progettato per rivaleggiare con i leader del settore, fornendo applicazioni versatili in vari domini. Questo articolo approfondisce le complessità di Qwen 2.5, esplorandone le caratteristiche, l'utilizzo e il confronto con altri modelli come DeepSeek R1.

Che cos'è Qwen 2.5?

Qwen 2.5 è un modello di linguaggio AI generico sviluppato da Alibaba Cloud. Eccelle nella comprensione del linguaggio, nel ragionamento e nella generazione di codice, posizionandosi come una potenza versatile nel settore dell'AI. A differenza dei modelli focalizzati esclusivamente su attività specifiche, Qwen 2.5 offre prestazioni all'avanguardia in varie applicazioni, dalle soluzioni aziendali alla ricerca e sviluppo. citeturn0search0

Caratteristiche principali di Qwen 2.5

1. Supporto linguistico migliorato: Qwen 2.5 supporta oltre 29 lingue, tra cui cinese, inglese, francese, spagnolo, portoghese, tedesco, italiano, russo, giapponese, coreano, vietnamita, tailandese e arabo.

2. Gestione del contesto esteso: Il modello può elaborare fino a 128K token e generare contenuti fino a 8K token, rendendolo adatto alla gestione di contenuti di formato lungo e conversazioni complesse. citeturn0search2

3. Varianti specializzate: Qwen 2.5 include modelli specializzati come Qwen 2.5-Coder per le attività di codifica e Qwen 2.5-Math per i calcoli matematici, aumentandone la versatilità.

4. Migliore qualità dei dati: La qualità dei dati di pre-addestramento del modello è stata notevolmente migliorata tramite il filtraggio dei dati, l'integrazione di dati matematici e di codifica e l'uso di dati sintetici di alta qualità.

5. Richieste di sistema adattive: Qwen 2.5 mostra una migliore adattabilità alle varie richieste di sistema, potenziando le sue capacità di gioco di ruolo e le funzionalità di chatbot.

Come utilizzare Qwen 2.5?

Qwen 2.5 è un potente modello di intelligenza artificiale che può essere utilizzato per l'elaborazione del linguaggio naturale, il ragionamento e la generazione di codice. Che tu sia uno sviluppatore, un ricercatore o un imprenditore, capire come accedere e integrare efficacemente Qwen 2.5 può massimizzarne il potenziale.

Come accedere a Qwen 2.5?

Per iniziare a usare Qwen 2.5, devi accedervi tramite uno dei canali disponibili. Ecco i modi principali per ottenere l'accesso:

API di Alibaba Cloud:

• Qwen 2.5 è disponibile tramite i servizi di intelligenza artificiale di Alibaba Cloud.
• Puoi registrarti ad Alibaba Cloud e ottenere le credenziali API per utilizzare il modello.
• Visita il sito web di Alibaba Cloud e vai alla sezione Servizi AI.

Hub del modello Hugging Face:

• Qwen 2.5 è ospitato su Hugging Face, dove è possibile scaricarlo o utilizzarlo tramite la libreria Transformers.
• Ideale per gli sviluppatori che desiderano perfezionare o eseguire il modello localmente.

4. Per gli sviluppatori: accesso API

• CometAPI offre un prezzo molto più basso del prezzo ufficiale per aiutarti a integrare qwen API (nome modello: qwen-max;), e riceverai $ 1 nel tuo account dopo la registrazione e l'accesso! Benvenuto per registrarti e provare CometAPI.
• CometAPI funge da hub centralizzato per le API di diversi modelli di intelligenza artificiale leader, eliminando la necessità di interagire separatamente con più fornitori di API.

Guida passo passo: come utilizzare Qwen 2.5?

Una volta ottenuto l'accesso, segui questi passaggi per utilizzare Qwen 2.5 in modo efficace:

Passaggio 1: ottenere le credenziali API (per l'accesso al cloud)

• Accedi al tuo Alibaba Cloud conto.
• Accedere a Servizi di modelli di intelligenza artificiale e abbonati a Qwen 2.5.
• Recupera il tuo Chiave API dalla dashboard.

Passaggio 2: installare le librerie richieste

Per gli utenti Python, installare le dipendenze necessarie:

pip install requests transformers torch

Se si utilizza Hugging Face:

pip install transformers

Passaggio 3: effettuare una richiesta API (utilizzo del cloud)

Utilizzare Python per inviare una richiesta all'API Qwen 2.5:

import requests

API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.alibabacloud.com/qwen"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "prompt": "Explain quantum computing in simple terms.",
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Questo script invia una richiesta a Qwen 2.5 e recupera una risposta.

Esecuzione di Qwen 2.5 in locale

Se si utilizza Hugging Face, caricare il modello come segue:

python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen-2.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "What are the applications of artificial intelligence?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

output = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))

Questo metodo consente di eseguire il modello sul sistema locale.

CometAPI integra qwen API

import requests
import json
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completion:s"
payload = json.dumps({
"model": "qwen-max",
"messages": [
{
"role": "user"
"content": "Hello!"
],
"stream": False
headers = {
'Authorization': 'Bearer {{api-key}}',
'Content-Type': 'application/json'
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)

Si prega di fare riferimento a API di istruzione Qwen 2.5 Coder 32B e al API massima di Qwen 2.5 per i dettagli sull'integrazione. CometAPI ha aggiornato l'ultima versione API QwQ-32B.

Sfruttare modelli specializzati

1. Programmatore Qwen 2.5: Per le attività di codifica, Qwen 2.5-Coder offre funzionalità avanzate di generazione e comprensione del codice, supportando più linguaggi di programmazione e facilitando attività come il completamento e il debug del codice.

2. Qwen 2.5-Matematica: Questa variante è pensata appositamente per i calcoli matematici e fornisce soluzioni accurate a problemi matematici complessi, il che la rende preziosa per scopi didattici e di ricerca.

Come si confronta Qwen 2.5 con DeepSeek R1?

Nel competitivo panorama dell'intelligenza artificiale, il confronto tra Qwen 2.5 e modelli come DeepSeek R1 fornisce spunti sui rispettivi punti di forza e sulle rispettive applicazioni.

Benchmark delle prestazioni

I test di benchmark indicano che Qwen 2.5 supera DeepSeek R1 in diverse aree chiave:

• Arena-Hard (Preferenza): Qwen 2.5 ha ottenuto un punteggio di 89.4, superando l'1 di DeepSeek R85.5, il che indica una preferenza maggiore nelle valutazioni degli utenti.
• MMLU-Pro (Conoscenza e ragionamento): Entrambi i modelli hanno ottenuto risultati simili: Qwen 2.5 ha ottenuto un punteggio di 76.1 e DeepSeek R1 un punteggio di 75.9, dimostrando conoscenze e capacità di ragionamento comparabili.
• GPQA-Diamond (QA di buon senso): Qwen 2.5 ha ottenuto un punteggio di 60.1, leggermente superiore al 1 di DeepSeek R59.1, a dimostrazione di una migliore comprensione del buon senso.

Specializzazione e Versatilità

Mentre DeepSeek R1 si concentra principalmente su attività di ragionamento, Qwen 2.5 offre una gamma più ampia di applicazioni, tra cui comprensione del linguaggio, ragionamento e generazione di codice. Questa versatilità rende Qwen 2.5 adatto a diversi casi d'uso, dalle soluzioni aziendali alla ricerca e sviluppo.

2. Qwen 2.5 vs. altri modelli di intelligenza artificiale

Conclusione

Qwen 2.5 si distingue come un modello AI versatile e potente, che offre capacità avanzate nella comprensione del linguaggio, nel ragionamento e nella generazione di codice. Il suo ampio supporto linguistico, la capacità di gestire contesti lunghi e varianti specializzate come Qwen 2.5-Coder e Qwen 2.5-Math ne migliorano l'applicabilità in vari domini. Rispetto a modelli come DeepSeek R1, Qwen 2.5 dimostra prestazioni superiori in diversi benchmark, evidenziando il suo potenziale come soluzione AI leader. Comprendendone le caratteristiche e integrandole efficacemente nelle applicazioni, gli utenti possono sfruttare appieno il potenziale di Qwen 2.5 per soddisfare le proprie esigenze AI.