Как использовать Qwen 2.5: подробное руководство

Qwen 2.5 стал грозным игроком в быстро развивающемся ландшафте искусственного интеллекта, предлагая расширенные возможности в понимании языка, рассуждениях и генерации кода. Разработанная Alibaba Cloud, эта модель призвана конкурировать с лидерами отрасли, предоставляя универсальные приложения в различных областях. В этой статье мы углубимся в тонкости Qwen 2.5, изучая его функции, использование и сравнение с другими моделями, такими как DeepSeek R1.

Что такое Qwen 2.5?

Qwen 2.5 — это универсальная языковая модель ИИ, разработанная Alibaba Cloud. Она преуспевает в понимании языка, рассуждениях и генерации кода, позиционируя себя как универсальная электростанция в индустрии ИИ. В отличие от моделей, ориентированных исключительно на конкретные задачи, Qwen 2.5 предлагает самую современную производительность в различных приложениях, от корпоративных решений до исследований и разработок. citeturn0search0

Основные характеристики Qwen 2.5

1. Расширенная языковая поддержка: Qwen 2.5 поддерживает более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский.

2. Расширенная обработка контекста: Модель может обрабатывать до 128 тыс. токенов и генерировать контент размером до 8 тыс. токенов, что делает ее подходящей для обработки длинного контента и сложных разговоров. citeturn0search2

3. Специализированные варианты: Qwen 2.5 включает в себя специализированные модели, такие как Qwen 2.5-Coder для задач кодирования и Qwen 2.5-Math для математических вычислений, что повышает его универсальность.

4. Улучшенное качество данных: Качество данных до обучения модели было значительно улучшено за счет фильтрации данных, интеграции математических и кодированных данных, а также использования высококачественных синтетических данных.

5. Адаптивные системные подсказки: Qwen 2.5 демонстрирует улучшенную адаптивность к различным системным подсказкам, расширяя возможности ролевой игры и функциональность чат-бота.

Как использовать Qwen 2.5?

Qwen 2.5 — это мощная модель ИИ, которую можно использовать для обработки естественного языка, рассуждений и генерации кода. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, исследователем или владельцем бизнеса, понимание того, как эффективно получить доступ и интегрировать Qwen 2.5, может максимально раскрыть его потенциал.

Как получить доступ к Qwen 2.5?

Чтобы начать использовать Qwen 2.5, вам необходимо получить к нему доступ через один из доступных каналов. Вот основные способы получения доступа:

API облака Alibaba:

• Qwen 2.5 доступен через службы искусственного интеллекта Alibaba Cloud.
• Вы можете зарегистрироваться в Alibaba Cloud и получить учетные данные API для использования модели.
• Посетите сайт Alibaba Cloud и перейдите в раздел «Услуги ИИ».

Модельный центр Hugging Face:

• Qwen 2.5 размещен на Hugging Face, откуда вы можете скачать его или использовать через библиотеку Transformers.
• Идеально подходит для разработчиков, желающих настроить или запустить модель локально.

4. Для разработчиков: доступ к API

• CometAPI предлагает цену, значительно ниже официальной, чтобы помочь вам интегрировать qwen API (название модели: qwen-max;), и вы получите $1 на свой счет после регистрации и входа в систему! Добро пожаловать на регистрацию и знакомство с CometAPI.
• CometAPI выступает в качестве централизованного узла для API нескольких ведущих моделей ИИ, устраняя необходимость взаимодействия с несколькими поставщиками API по отдельности.

Пошаговое руководство: как использовать Qwen 2.5?

Получив доступ, выполните следующие действия для эффективного использования Qwen 2.5:

Шаг 1: Получите учетные данные API (для доступа к облаку)

• Войдите в свой Alibaba Cloud счет.
• Перейдите в Услуги модели ИИ и подпишитесь на Qwen 2.5.
• Получите ваш Ключ API с приборной панели.

Шаг 2. Установите необходимые библиотеки

Для пользователей Python установите необходимые зависимости:

pip install requests transformers torch

При использовании функции «Обнимающее лицо»:

pip install transformers

Шаг 3: Сделайте запрос API (использование облака)

Используйте Python для отправки запроса к 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())

Этот скрипт отправляет запрос в Qwen 2.5 и получает ответ.

Локальный запуск Qwen 2.5

При использовании Hugging Face загрузите модель следующим образом:

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))

Этот метод позволяет запустить модель в локальной системе.

CometAPI интегрирует 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)

Пожалуйста, обратитесь к Qwen 2.5 Coder 32B Инструкция API и API Qwen 2.5 Макс для получения подробной информации об интеграции. CometAPI обновил последнюю версию API QwQ-32B.

Использование специализированных моделей

1. Qwen 2.5-кодер: Для задач кодирования Qwen 2.5-Coder предлагает расширенные возможности генерации и понимания кода, поддерживает несколько языков программирования и помогает в таких задачах, как автодополнение кода и отладка.

2. Qwen 2.5-Математика: Этот вариант предназначен для математических вычислений, обеспечивая точные решения сложных математических задач, что делает его ценным для образовательных и исследовательских целей.

Чем Qwen 2.5 отличается от DeepSeek R1?

В конкурентной среде искусственного интеллекта сравнение Qwen 2.5 с такими моделями, как DeepSeek R1, позволяет лучше понять их сильные стороны и области применения.

Тесты производительности

Тесты производительности показывают, что Qwen 2.5 превосходит DeepSeek R1 в нескольких ключевых областях:

• Арена-Хард (Предпочтение): Qwen 2.5 набрал 89.4 балла, превзойдя DeepSeek R1 с его 85.5 баллами, что свидетельствует о более высоком предпочтении в оценках пользователей.
• MMLU-Pro (Знание и рассуждение): Обе модели показали схожие результаты: Qwen 2.5 набрала 76.1 балла, а DeepSeek R1 — 75.9, продемонстрировав сопоставимые знания и способности к рассуждению.
• GPQA-Diamond (здравый смысл QA): Qwen 2.5 набрал 60.1 балла, что немного выше результата DeepSeek R1 в 59.1 балла, что свидетельствует о лучшем понимании здравого смысла.

Специализация и универсальность

В то время как DeepSeek R1 фокусируется в первую очередь на задачах рассуждения, Qwen 2.5 предлагает более широкий спектр приложений, включая понимание языка, рассуждения и генерацию кода. Эта универсальность делает Qwen 2.5 подходящим для различных вариантов использования, от корпоративных решений до исследований и разработок.

2. Qwen 2.5 против других моделей ИИ

Заключение

Qwen 2.5 выступает в качестве универсальной и мощной модели ИИ, предлагающей расширенные возможности в понимании языка, рассуждениях и генерации кода. Его обширная языковая поддержка, способность обрабатывать длинные контексты и специализированные варианты, такие как Qwen 2.5-Coder и Qwen 2.5-Math, повышают его применимость в различных областях. По сравнению с такими моделями, как DeepSeek R1, Qwen 2.5 демонстрирует превосходную производительность в нескольких тестах, подчеркивая его потенциал как ведущего решения ИИ. Понимая его функции и эффективно интегрируя его в приложения, пользователи могут использовать весь потенциал Qwen 2.5 для удовлетворения своих потребностей в ИИ.