Qwen 2.5 の使い方: 総合ガイド

クウェン 2.5 は、急速に進化する人工知能の分野で強力なプレーヤーとして登場し、言語理解、推論、コード生成の高度な機能を提供しています。Alibaba Cloud によって開発されたこのモデルは、業界のリーダーに匹敵するように設計されており、さまざまなドメインにわたる多目的アプリケーションを提供します。この記事では、Qwen 2.5 の複雑さを掘り下げ、その機能、使用方法、DeepSeek R1 などの他のモデルとの比較について説明します。

Qwen 2.5 とは何ですか?

Qwen 2.5 は、Alibaba Cloud が開発した汎用 AI 言語モデルです。言語理解、推論、コード生成に優れ、AI 業界の万能な原動力となっています。特定のタスクのみに焦点を当てたモデルとは異なり、Qwen 2.5 は、エンタープライズ ソリューションから研究開発まで、さまざまなアプリケーションで最先端のパフォーマンスを提供します。citeturn0search0

Qwen 2.5 の主な機能

1. 強化された言語サポート: Qwen 2.5 は、中国語、英語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語、イタリア語、ロシア語、日本語、韓国語、ベトナム語、タイ語、アラビア語など 29 を超える言語をサポートしています。

2. 拡張コンテキスト処理: このモデルは最大 128K トークンを処理し、最大 8K トークンのコンテンツを生成できるため、長い形式のコンテンツや複雑な会話の処理に適しています。citeturn0search2

3. 特殊なバリエーション: Qwen 2.5 には、コーディング タスク用の Qwen 2.5-Coder や数学計算用の Qwen 2.5-Math などの特殊なモデルが含まれており、汎用性が向上しています。

4. データ品質の向上: データのフィルタリング、数学データとコーディングデータの統合、高品質の合成データの使用により、モデルの事前トレーニング データの品質が大幅に向上しました。

5. 適応型システムプロンプト: Qwen 2.5 では、さまざまなシステム プロンプトへの適応性が向上し、ロール プレイング機能とチャットボット機能が強化されています。

Qwen 2.5 の使い方

Qwen 2.5 は、自然言語処理、推論、コード生成に使用できる強力な AI モデルです。開発者、研究者、ビジネス オーナーのいずれであっても、Qwen 2.5 に効果的にアクセスして統合する方法を理解することで、その可能性を最大限に引き出すことができます。

Qwen 2.5 にアクセスするにはどうすればいいですか?

Qwen 2.5 の使用を開始するには、利用可能なチャネルのいずれかを通じてアクセスする必要があります。アクセスするための主な方法は次のとおりです。

Alibaba Cloud API:

• Qwen 2.5 は Alibaba Cloud の AI サービスを通じて利用できます。
• モデルを使用するには、Alibaba Cloud にサインアップして API 認証情報を取得できます。
• Alibaba Cloud の Web サイトにアクセスし、AI サービス セクションに移動します。

ハグフェイスモデルハブ:

• Qwen 2.5 は Hugging Face でホストされており、Transformers ライブラリからダウンロードしたり使用したりできます。
• モデルを微調整したりローカルで実行したりしたい開発者に最適です。

4. 開発者向け: API アクセス

• CometAPI は、qwen API (モデル名: qwen-max;) の統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供しています。登録してログインすると、アカウントに 1 ドルが入ります。ぜひ登録して CometAPI を体験してください。
• CometAPI は、いくつかの主要な AI モデルの API の集中ハブとして機能し、複数の API プロバイダーと個別に連携する必要がなくなります。

ステップバイステップガイド: Qwen 2.5 の使い方

アクセス権を取得したら、次の手順に従って Qwen 2.5 を効果的に使用してください。

ステップ 1: API 認証情報を取得する (クラウド アクセス用)

• あなたにサインインする アリババクラウド アカウント。
• MFAデバイスに移動する AIモデルサービス Qwen 2.5 をサブスクライブします。
• 取得する APIキー ダッシュボードから。

ステップ 2: 必要なライブラリをインストールする

Python ユーザーの場合は、必要な依存関係をインストールします。

pip install requests transformers torch

ハグフェイスを使用する場合:

pip install transformers

ステップ 3: API リクエストを行う (クラウドの使用)

Python を使用して Qwen 2.5 API にリクエストを送信します。

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())

このスクリプトは、Qwen 2.5 に要求を送信し、応答を取得します。

Qwen 2.5 をローカルで実行する

Hugging Face を使用する場合は、次のようにモデルを読み込みます。

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))

この方法を使用すると、ローカル システムでモデルを実行できます。

CometAPIはqwen APIを統合します

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)

を参照してください Qwen 2.5 コーダ 32B 命令 API および Qwen 2.5 Max API 統合の詳細については、CometAPIが最新の QwQ-32B API.

専門モデルの活用

1. Qwen 2.5 コーダー: コーディング タスクの場合、Qwen 2.5-Coder は強化されたコード生成および理解機能を提供し、複数のプログラミング言語をサポートし、コード補完やデバッグなどのタスクを支援します。

2. Qwen 2.5-数学: このバリアントは数学計算向けにカスタマイズされており、複雑な数学の問題に対する正確な解を提供するため、教育および研究の目的に役立ちます。

Qwen 2.5 と DeepSeek R1 を比較するとどうなりますか?

競争の激しい AI 環境において、Qwen 2.5 を DeepSeek R1 などのモデルと比較すると、それぞれの強みと用途についての洞察が得られます。

パフォーマンスベンチマーク

ベンチマーク テストでは、Qwen 2.5 がいくつかの重要な領域で DeepSeek R1 よりも優れていることが示されています。

• アリーナハード（優先）: Qwen 2.5 のスコアは 89.4 で、DeepSeek R1 の 85.5 を上回り、ユーザー評価でより高い評価を得ていることが示されました。
• MMLU-Pro（知識と推論）： 両モデルのパフォーマンスは似ており、Qwen 2.5 は 76.1、DeepSeek R1 は 75.9 のスコアを獲得し、同等の知識と推論能力を示しました。
• GPQA-Diamond（常識的なQA）： Qwen 2.5 は 60.1 というスコアを達成し、DeepSeek R1 の 59.1 をわずかに上回り、より優れた常識理解を反映しています。

専門性と汎用性

DeepSeek R1 は主に推論タスクに重点を置いていますが、Qwen 2.5 は言語理解、推論、コード生成など、より幅広いアプリケーションを提供します。この汎用性により、Qwen 2.5 はエンタープライズ ソリューションから研究開発まで、さまざまなユース ケースに適しています。

2. Qwen 2.5と他のAIモデルの比較

結論

Qwen 2.5 は、言語理解、推論、コード生成の高度な機能を提供する、多用途で強力な AI モデルです。広範な言語サポート、長いコンテキストの処理能力、Qwen 2.5-Coder や Qwen 2.5-Math などの特殊なバリアントにより、さまざまなドメインでの適用性が向上します。DeepSeek R1 などのモデルと比較すると、Qwen 2.5 はいくつかのベンチマークで優れたパフォーマンスを示し、主要な AI ソリューションとしての可能性を際立たせています。その機能を理解し、アプリケーションに効果的に統合することで、ユーザーは Qwen 2.5 の潜在能力を最大限に活用し、AI ニーズを満たすことができます。