Qwen2.5-Max:阿里通义千问超大规模 MoE 模型,使用超过20万亿tokens的预训练数据

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简介: Qwen2.5-Max是阿里云推出的超大规模MoE模型,具备强大的语言处理能力、编程辅助和多模态处理功能,支持29种以上语言和高达128K的上下文长度。

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  1. 模型规模:Qwen2.5-Max使用超过20万亿tokens的预训练数据,具备卓越的自然语言处理能力。
  2. 功能特点:支持多语言、长文本处理和多模态内容理解,适用于多种应用场景。
  3. 技术创新:基于MoE架构,采用后训练方法和多阶段训练策略,优化推理速度和效率。

Qwen2.5-Max 是什么

Qwen2.5-Max

Qwen2.5-Max是阿里云推出的一款超大规模Mixture of Experts (MoE) 模型,使用超过20万亿tokens的预训练数据进行训练。该模型在多个基准测试中表现出色,超越了DeepSeek V3、Llama-3.1-405B等领先模型。

Qwen2.5-Max不仅支持指令模型和基座模型,还广泛应用于知识问答、编程辅助等多种场景。用户可以通过Qwen Chat平台直接对话,或调用API集成到自己的应用中。

Qwen2.5-Max 的主要功能

  • 强大的语言处理能力:Qwen2.5-Max能够处理复杂的自然语言任务,包括文本生成、知识问答、文本润色、摘要提取等。
  • 编程辅助:模型具备编程支持功能,能够帮助用户编写和优化代码。
  • 多语言支持:支持包括中文、英文、法文、西班牙文、俄文、日文等在内的29种以上语言。
  • 长文本处理:支持高达128K的上下文长度,最多可生成8K的内容。
  • 多模态处理能力:Qwen2.5-Max具备视觉理解能力,能够处理图片和视频内容。

Qwen2.5-Max 的技术原理

  • 超大规模预训练数据:Qwen2.5-Max使用了超过20万亿tokens的预训练数据,为模型提供了丰富的知识基础,能够处理复杂的自然语言处理任务。
  • 先进的MoE架构:模型基于MoE架构,通过智能选择适当的“专家”模型来优化计算资源,提高推理速度和效率。能够在保持高性能的同时,更高效地处理大规模数据。
  • 后训练方法:Qwen2.5-Max基于后训练方案,包括监督微调(SFT)和强化学习从人类反馈(RLHF),增强了模型对人类偏好的对齐程度,改进了长文本生成、结构化数据分析和指令遵循等能力。
  • 多阶段训练策略:在处理长上下文方面,Qwen2.5-Max采用多阶段训练策略,逐步扩展上下文长度,最终支持高达128K的上下文长度。模型能够更好地处理长文本和复杂任务。
  • 优化推理速度:通过引入稀疏注意力机制和优化技术,Qwen2.5-Max显著提高了长上下文处理的推理速度。

如何运行 Qwen2.5-Max

1. 通过Qwen Chat平台体验

用户可以直接访问 Qwen Chat 或者在线演示 Demo,体验Qwen2.5-Max 的强大功能。

2. 调用API集成使用

对于开发者,Qwen2.5-Max 提供了 API 接口,方便集成到各种应用程序中。具体的API文档和调用示例可以参考官方文档。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), 
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-max-latest", # 模型列表:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
    messages=[
        {
   'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {
   'role': 'user', 'content': '你是谁?'}],
    )

print(completion.model_dump_json())

资源


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