隨著人工智慧的不斷發展，阿里巴巴的 Qwen 2.5 成為大型語言模式 (LLM) 領域的強大競爭者。 Qwen 2025 於 2.5 年初發布，相比前代產品有顯著的改進，提供了一系列可滿足各種應用的功能——從軟體開發和數學問題解決到多語言內容生成等等。
本文深入探討了 Qwen 2.5 的複雜性，詳細概述了其架構、功能和實際應用。無論您是開發人員、研究人員還是商業專業人士，了解如何利用 Qwen 2.5 都可以為您的工作帶來新的可能性。
Qwen 2.5 是什麼？
Qwen 2.5 是阿里雲 2025 代大型語言模型系列，涵蓋 1.5 億至 72 億個參數（以及 32 億個推理優化兄弟），現在為 Qwen Chat、DashScope 和兼容 OpenAI 的 API 網關等商業、研究和消費者產品提供支援。與 Qwen 2 相比，2.5 系列引入了（i）混合專家（MoE）核心以提高效率，（ii）對 ~20 T 令牌進行訓練，（iii）更強的指令跟踪、編碼和多語言推理，（iv）視覺語言（VL）和完全多模態“Omni”變體，以及（vv）從阿里雲到託管 Git、Hugging 和 Tugging、Hugging DooOL）從阿里雲到通過託管自託管
所有尺寸都有共同點 訓練前食譜 但分歧在於 指令微調 層：Qwen-Chat（用於開放式對話）和Qwen-Base（用於下游微調）。較大的檢查站還包括 Qwen 2.5-Max，一個稀疏的混合專家 (MoE) 版本，每個標記可啟動 2.7 B 個參數，從而大大降低 GPU 上的推理成本。