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Qwen2-72B-Instruct

Qwen2-72B-Instruct

多语言大规模语言模型 支持131K token超长文本处理

Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异，超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构，通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本，可通过vLLM部署。

模型Github开源项目Huggingface机器学习Qwen2-72B-Instruct自然语言处理大语言模型人工智能
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Qwen2-72B-Instruct项目介绍

项目概述

Qwen2-72B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队最新推出的大型语言模型系列Qwen2中的一员。作为一个经过指令微调的720亿参数模型，它在语言理解、生成、多语言能力、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中表现出色，超越了大多数开源模型，甚至在某些方面可以与专有模型相媲美。

模型特点

  1. 强大的性能：在多项基准测试中，Qwen2-72B-Instruct展现出优秀的表现，尤其在英语、编程、数学和中文等领域。

  2. 超长上下文：支持高达131,072个token的上下文长度，能够处理极其长的输入文本。

  3. 先进的架构：基于Transformer架构，采用SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置、分组查询注意力等技术。

  4. 优化的分词器：改进的分词器能够更好地适应多种自然语言和代码。

训练细节

Qwen2-72B-Instruct经历了大规模预训练，随后通过有监督微调和直接偏好优化进行了后训练。这种多阶段训练方法使模型在各种任务上都能表现出色。

使用方法

使用Qwen2-72B-Instruct非常简单。用户只需通过Hugging Face的transformers库加载模型和分词器，即可开始生成内容。以下是一个简单的示例：

  1. 安装最新版本的transformers库（4.37.0或更高）。
  2. 加载模型和分词器。
  3. 准备输入消息。
  4. 使用模型生成回复。

长文本处理

为了处理超过32,768个token的长文本，Qwen2-72B-Instruct采用了YARN技术。用户可以通过以下步骤启用长上下文能力：

  1. 安装vLLM。
  2. 修改模型配置文件，添加YARN相关设置。
  3. 使用vLLM部署模型，可以设置类似OpenAI的服务器。

评估结果

在多项基准测试中，Qwen2-72B-Instruct表现优异。例如：

  • 在MMLU测试中得分82.3，超过了Llama-3-70B-Instruct和Qwen1.5-72B-Chat。
  • 在HumanEval编程测试中得分86.0，表现突出。
  • 在中文C-Eval测试中得分83.8，大幅领先于其他模型。

这些结果充分展示了Qwen2-72B-Instruct在各个领域的强大能力。

总结

Qwen2-72B-Instruct代表了大型语言模型领域的最新进展。它不仅在各种任务上表现出色，还提供了处理超长文本的能力，为研究人员和开发者提供了一个强大的工具。随着持续的优化和应用，这个模型有望在更多领域发挥重要作用。

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