阿里云Qwen2.5发布!再登开源大模型王座,Qwen-Max性能逼近GPT-4o机器之心 2024年09月19日 16:04 北京机器之心报道编辑:大盘鸡人工智能领域再度迎来重磅消息!

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阿里云Qwen2.5发布!再登开源大模型王座,Qwen-Max性能逼近GPT-4o

2024年09月19日 16:04 北京

机器之心报道

编辑:大盘鸡

人工智能领域再度迎来重磅消息!

2023 年 8 月,通义首次开源后迅速引起全球开发者的关注和热议,短短一年时间内,阿里云大模型又迎来了重要升级。

在 9 月 19 日的云栖大会上,CTO 周靖人宣布:通义千问发布新一代开源模型 Qwen2.5,开源旗舰模型 Qwen2.5-72B 性能超越 Llama 3.1-405B,再次登上全球开源大模型的王座;通义旗舰模型 Qwen-Max 全方位升级,性能已经逼近 GPT-4o。

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发布现场,图源:泽南

通义千问凭借不断迭代的技术和丰富的应用场景,迅速崛起为开发者的热门选择,尤其是在中文社区中引发了广泛关注。这次发布,模型不仅展现出更强大的代码、数学和语言处理能力,还拥有领先的多模态处理和视觉智能,使其成为当前 AI 技术领域的佼佼者。

百宝箱:Qwen2.5

这次,Qwen2.5 系列是一个超级 AI 模型「百宝箱」,涵盖了多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型。每个尺寸都有基础版本、指令跟随版本和量化版本,总计上架了 100 多个模型,刷新了业界纪录。

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集合链接:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-66e81a666513e518adb90d9e

在语言模型方面,Qwen2.5 开源了 7 个尺寸:0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B,每个都在同等参数赛道创造了业界最佳成绩。这些型号的设定充分考虑了下游场景的不同需求:3B 是适配手机等端侧设备的黄金尺寸;32B 是最受开发者期待的「性价比之王」,可在性能和功耗之间获得最佳平衡。令人惊喜的是,Qwen2.5-32B 的整体表现甚至超越了 Qwen2-72B。

所有 Qwen2.5 系列模型都在 18 万亿(18T)tokens 的数据上进行了预训练。相比 Qwen2,整体性能提升了 18% 以上,拥有更多的知识、更强的编程和数学能力。旗舰模型 Qwen2.5-72B 在 MMLU-redux(通用知识)、MBPP(代码能力)和 MATH(数学能力)等基准测试中,分别取得了 86.8、88.2、83.1 的高分。72B 作为 Qwen2.5 系列的旗舰模型,在多个核心任务上,以不到 1/5 的参数超越了拥有 4050 亿巨量参数的 Llama3.1-405B。

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在专项模型方面,用于编程的 Qwen2.5-Coder 和用于数学的 Qwen2.5-Math 都有了实质性飞跃。Qwen2.5-Coder 在多达 5.5 万亿(5.5T)token 的编程相关数据上进行了训练,当天开源了 1.5B 和 7B 版本,未来还将开源 32B 版本。Qwen2.5-Math 支持使用思维链和工具集成推理(TIR)解决中英双语的数学题,是迄今为止最先进的开源数学模型系列。本次开源了 1.5B、7B、72B 三个尺寸和一款数学奖励模型 Qwen2.5-Math-RM。

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Qwen2.5 模型支持高达 128K 的上下文长度,最多可生成 8K 的内容。它们还拥有强大的多语言能力,支持中文、英文、法文、西班牙文、俄文、日文、越南文、阿拉伯文等 29 种以上语言。

在多模态模型领域,备受期待的视觉语言模型 Qwen2-VL-72B 正式开源!Qwen2-VL 具备强大的视觉理解能力,能够识别不同分辨率和长宽比的图片,还可以理解长达 20 分钟以上的视频内容。同时,它还支持自主操作手机和机器人的视觉智能功能,展现了高度灵活的应用场景。

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Qwen2-VL-72B 在权威测评 LMSYS Chatbot Arena Leaderboard 成为全球得分最高的开源视觉理解模型

Qwen-Max 全方位升级

现在,通义官网和通义 APP 的后台模型都已切换为 Qwen-Max,继续为所有用户免费服务。你还可以通过阿里云百炼平台调用 Qwen-Max 的 API,亲自体验它的强大实力。

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那么,Qwen-Max 到底有多厉害呢?

相比上一代模型,它在训练中使用了更多的训练数据、更大的模型规模,并进行了更深入的人类对齐,最终实现了智能水平的飞跃。在 MMLU-Pro、MATH、GSM8K、MBPP、MultiPL-E、LiveCodeBench 等十多个权威基准测试中,Qwen-Max 的表现已经接近 GPT-4o,尤其是在数学能力和代码能力上,甚至超越了 GPT-4o!要知道,数学和代码所代表的推理能力可是大模型智能的核心体现。

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更令人兴奋的是,与 2023 年 4 月的初代通义千问大模型相比,Qwen-Max 的理解能力提升了 46%、数学能力提升了 75%、代码能力提升了 102%、抗幻觉能力提升了 35%、指令遵循能力提升了 105%。还有一个更加惊喜的数据,模型与人类偏好的对齐水平实现了质的飞跃,提升了 700% 以上。这意味着 Qwen-Max 不仅更聪明,还更懂你!

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60个“特征工程”计算函数(Python代码)

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转自:coggle数据科学 近期一些朋友询问我关于如何做特征工程的问题,有没有什么适合初学者的有效操作。 特征工程的问题往往需要具体问题具体分析,当然也有一些暴力的策略,可以在竞赛初赛前期可以带来较大提升,而很多竞赛往往依赖这些信息就可以拿到非常好的效果,剩余的则需要结合业务逻辑以及很多其他的技巧,此处我们将平时用得最多的聚合操作罗列在下方。 最近刚好看到一篇文章汇总了非常多的聚合函数,就摘录在下方,供许多初入竞赛的朋友参考。 聚合特征汇总 pandas自带的聚合函数 * 其它重要聚合函数 其它重要聚合函数&分类分别如下。 def median(x):     return np.median(x) def variation_coefficient(x):     mean = np.mean(x)     if mean != 0:         return np.std(x) / mean     else:         return np.nan def variance(x):     return

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90w,确实可以封神了!

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要说24年一定最热的技术,还得是AIGC! 前段时间阿里旗下的开源项目,登上GitHub热榜! AI大热,如今ChatGPT的优异表现,必然会出现各种细分场景应用的工具软件,和大量岗位项目! 山雨欲来风满楼,强人工智能的出现,所有科技公司已经开始巨量扩招此领域的人才。算法的岗位,近三个月已经增长68%!这件事在HR届也是相当震撼的。 目前各行各业都不景气的市场,人工智能岗位却一直保持常青!甚至同属AI边缘岗都比其他岗薪资高40%! 与此同时,AI算法岗上岸也不简单,竞争激烈,好公司核心岗位不用说,谁都想去。 所以事实就是,想要上岸,门槛也逐渐变高,项目经历、实习经历都很重要,越早明白这个道理就越能提前建立起自己的优势。 但我在b站逛知识区的时候,经常看到有些同学,因为一些客观原因导致无法参加实习,这种情况下,如果你想提升背景,增加项目经历的话,可以试试这个《CV/NLP 算法工程师培养计划》。 目前已经有上千位同学通过该计划拿到offer了,最新一期学员就业薪资最高能拿到78K!年薪94w! 优势就是有BAT大厂讲师带领,手把手带做AI真实企业项目(包含CV、NLP等

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再见nohup!试试这个神器,Python Supervisor!

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👇我的小册 45章教程:() ,原价299,限时特价2杯咖啡,满100人涨10元。 作者丨Ais137 https://juejin.cn/post/7354406980784373798 1. 概述 Supervisor 是一个 C/S 架构的进程监控与管理工具,本文主要介绍其基本用法和部分高级特性,用于解决部署持久化进程的稳定性问题。 2. 问题场景 在实际的工作中,往往会有部署持久化进程的需求,比如接口服务进程,又或者是消费者进程等。这类进程通常是作为后台进程持久化运行的。 一般的部署方法是通过 nohup cmd & 命令来部署。但是这种方式有个弊端是在某些情况下无法保证目标进程的稳定性运行,有的时候 nohup 运行的后台任务会因为未知原因中断,从而导致服务或者消费中断,进而影响项目的正常运行。 为了解决上述问题,通过引入 Supervisor 来部署持久化进程,提高系统运行的稳定性。 3. Supervisor 简介 Supervisor is a client/

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