Qwen2 – Alibabas neuestes mehrsprachiges Sprachmodell fordert SOTA wie Llama 3 heraus

Nach Monaten der Vorfreude Alibabas Qwen-Team hat endlich Qwen2 vorgestellt – die nächste Weiterentwicklung ihrer leistungsstarken Sprachmodellreihe. Qwen2 stellt einen bedeutenden Sprung nach vorn dar und verfügt über bahnbrechende Fortschritte, die es potenziell zur besten Alternative zu Metas gefeierten machen könnten Lama 3 Modell. In diesem technischen Deep Dive erkunden wir die wichtigsten Funktionen, Leistungsbenchmarks und innovativen Techniken, die Qwen2 zu einem beeindruckenden Konkurrenten im Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs) machen.

Skalierung: Vorstellung der Qwen2-Modellreihe

Im Kern von Qwen2 liegt eine vielfältige Palette von Modellen, die auf unterschiedliche Rechenanforderungen zugeschnitten sind. Die Serie umfasst fünf verschiedene Modellgrößen: Qwen2-0.5B, Qwen2-1.5B, Qwen2-7B, Qwen2-57B-A14B und das Flaggschiff Qwen2-72B. Diese Auswahl an Optionen richtet sich an ein breites Spektrum von Benutzern, von denen mit bescheidenen Hardwareressourcen bis zu denen mit Zugriff auf modernste Recheninfrastruktur.

Eines der herausragenden Merkmale von Qwen2 ist seine Mehrsprachigkeit. Während der vorherige Qwen1.5 Während das Modell in Englisch und Chinesisch hervorragend war, wurde Qwen2 mit Daten trainiert, die beeindruckende 27 weitere Sprachen abdecken. Dieses mehrsprachige Trainingsprogramm umfasst Sprachen aus so unterschiedlichen Regionen wie Westeuropa, Ost- und Mitteleuropa, dem Nahen Osten, Ostasien und Südasien.

Von Qwen2-Modellen unterstützte Sprachen, kategorisiert nach geografischen Regionen

Durch die Erweiterung seines Sprachrepertoires beweist Qwen2 eine außergewöhnliche Fähigkeit, Inhalte in einem breiten Spektrum von Sprachen zu verstehen und zu generieren, was es zu einem unschätzbar wertvollen Werkzeug für globale Anwendungen und interkulturelle Kommunikation macht.

Spezifikationen von Qwen2-Modellen, einschließlich Parameter, GQA und Kontextlänge.

Umgang mit Code-Switching: Eine mehrsprachige Herausforderung

In mehrsprachigen Kontexten kommt das Phänomen des Code-Switching – das Wechseln zwischen verschiedenen Sprachen innerhalb einer einzigen Konversation oder Äußerung – häufig vor. Qwen2 wurde sorgfältig für den Umgang mit Code-Switching-Szenarien geschult, wodurch die damit verbundenen Probleme erheblich reduziert und reibungslose Übergänge zwischen Sprachen gewährleistet werden.

Auswertungen mithilfe von Eingabeaufforderungen, die typischerweise zu einem Code-Switching führen, haben die wesentliche Verbesserung von Qwen2 in diesem Bereich bestätigt, ein Beleg für Alibabas Engagement, ein wirklich mehrsprachiges Sprachmodell bereitzustellen.

Hervorragend in Programmieren und Mathematik

Qwen2 verfügt über bemerkenswerte Fähigkeiten in den Bereichen Codierung und Mathematik, Bereiche, die für Sprachmodelle traditionell eine Herausforderung darstellten. Durch die Nutzung umfangreicher, hochwertiger Datensätze und optimierter Trainingsmethoden zeigt Qwen2-72B-Instruct, die befehlsoptimierte Variante des Flaggschiffmodells, hervorragende Leistung bei der Lösung mathematischer Probleme und Codierungsaufgaben in verschiedenen Programmiersprachen.

Erweitern des Kontextverständnisses

Eine der beeindruckendsten Eigenschaften von Qwen2 ist seine Fähigkeit, erweiterte Kontextsequenzen zu verstehen und zu verarbeiten. Während die meisten Sprachmodelle mit langen Texten zu kämpfen haben, wurden die Modelle Qwen2-7B-Instruct und Qwen2-72B-Instruct für die Verarbeitung von Kontextlängen von bis zu 128 Token entwickelt.

Diese bemerkenswerte Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen, die ein tiefgreifendes Verständnis umfangreicher Dokumente erfordern, wie z. B. Rechtsverträge, Forschungsarbeiten oder umfangreiche technische Handbücher. Durch die effektive Verarbeitung erweiterter Kontexte kann Qwen2 genauere und umfassendere Antworten liefern und so neue Grenzen in der Verarbeitung natürlicher Sprache erschließen.

Genauigkeit von Qwen2-Modellen beim Abrufen von Fakten aus Dokumenten über unterschiedliche Kontextlängen und Dokumenttiefen hinweg.

Dieses Diagramm zeigt die Fähigkeit von Qwen2-Modellen, Fakten aus Dokumenten mit unterschiedlicher Kontextlänge und -tiefe abzurufen.

Architektonische Innovationen: Gruppenabfrageaufmerksamkeit und optimierte Einbettungen

Unter der Haube enthält Qwen2 mehrere architektonische Innovationen, die zu seiner außergewöhnlichen Leistung beitragen. Eine dieser Innovationen ist die Einführung von Group Query Attention (GQA) für alle Modellgrößen. GQA bietet schnellere Inferenzgeschwindigkeiten und reduzierten Speicherverbrauch, wodurch Qwen2 effizienter und für eine größere Bandbreite an Hardwarekonfigurationen zugänglich wird.

Darüber hinaus hat Alibaba die Einbettungen für kleinere Modelle der Qwen2-Reihe optimiert. Durch die Verknüpfung der Einbettungen konnte das Team den Speicherbedarf dieser Modelle verringern, sodass sie auch auf weniger leistungsstarker Hardware eingesetzt werden können, ohne dass die Leistung darunter leidet.

Benchmarking von Qwen2: Übertreffen Sie modernste Modelle

Qwen2 weist in einer Vielzahl von Benchmarks eine bemerkenswerte Leistung auf. Vergleichsauswertungen zeigen, dass Qwen2-72B, das größte Modell der Serie, führende Konkurrenten wie Llama-3-70B in kritischen Bereichen übertrifft, darunter das Verständnis natürlicher Sprache, Wissenserwerb, Programmierkenntnisse, mathematische Fähigkeiten und Mehrsprachigkeit.

Qwen2-72B-Instruct versus Llama3-70B-Instruct bei der Leistung in Programmierung und Mathematik

Obwohl Qwen1.5-110B über weniger Parameter als sein Vorgänger Qwen2-72B verfügt, weist es eine überlegene Leistung auf, ein Beweis für die Wirksamkeit der sorgfältig kuratierten Datensätze und optimierten Trainingsmethoden von Alibaba.

Sicherheit und Verantwortung: Im Einklang mit menschlichen Werten

Qwen2-72B-Instruct wurde eingehend auf seine Fähigkeit geprüft, potenziell schädliche Anfragen im Zusammenhang mit illegalen Aktivitäten, Betrug, Pornografie und Datenschutzverletzungen zu bearbeiten. Die Ergebnisse sind ermutigend: Qwen2-72B-Instruct ist hinsichtlich der Sicherheit mit dem hoch angesehenen GPT-4-Modell vergleichbar und weist im Vergleich zu anderen großen Modellen wie Mistral-8x22B deutlich geringere Anteile schädlicher Reaktionen auf.

Dieser Erfolg unterstreicht Alibabas Engagement, KI-Systeme zu entwickeln, die mit menschlichen Werten im Einklang stehen und sicherstellen, dass Qwen2 nicht nur leistungsstark, sondern auch vertrauenswürdig und verantwortungsbewusst ist.

Lizenzierung und Open-Source-Engagement

Um die Wirkung von Qwen2 noch weiter zu verstärken, hat Alibaba bei der Lizenzierung einen Open-Source-Ansatz gewählt. Während Qwen2-72B und seine auf Anweisungen abgestimmten Modelle die ursprüngliche Qianwen-Lizenz behalten, wurden die übrigen Modelle – Qwen2-0.5B, Qwen2-1.5B, Qwen2-7B und Qwen2-57B-A14B – unter der freizügigen Apache 2.0-Lizenz lizenziert .

Diese größere Offenheit dürfte die Anwendung und kommerzielle Nutzung von Qwen2-Modellen weltweit beschleunigen und die Zusammenarbeit und Innovation innerhalb der globalen KI-Community fördern.

Nutzung und Implementierung

Die Verwendung von Qwen2-Modellen ist unkompliziert, dank ihrer Integration mit gängigen Frameworks wie Gesicht umarmen. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von Qwen2-7B-Chat-beta zur Inferenz:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-7B-Chat")
prompt = "Give me a short introduction to large language models."
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

Dieser Codeausschnitt zeigt, wie man mit dem Qwen2-7B-Chat-Modell Text einrichtet und generiert. Die Integration mit Gesicht umarmen macht es zugänglich und einfach, damit zu experimentieren.

Qwen2 vs. Llama 3: Eine vergleichende Analyse

Während Qwen2 und Metas Lama 3 Beides sind beeindruckende Sprachmodelle, sie weisen unterschiedliche Stärken und Kompromisse auf.

Ein vergleichendes Leistungsdiagramm von Qwen2-72B, Llama3-70B, Mixtral-8x22B und Qwen1.5-110B anhand verschiedener Benchmarks, darunter MMLU, MMLU-Pro, GPQA und andere.

Hier ist eine vergleichende Analyse, die Ihnen hilft, die wichtigsten Unterschiede zu verstehen:

Mehrsprachigkeit: Qwen2 hat einen klaren Vorteil in Bezug auf die Unterstützung mehrerer Sprachen. Da Qwen27 mit Daten trainiert wurde, die 2 weitere Sprachen abdecken, neben Englisch und Chinesisch, ist es in der interkulturellen Kommunikation und in mehrsprachigen Szenarien hervorragend aufgestellt. Im Gegensatz dazu sind die mehrsprachigen Fähigkeiten von Llama 3 weniger ausgeprägt, was seine Wirksamkeit in unterschiedlichen sprachlichen Kontexten möglicherweise einschränkt.

Kenntnisse in Programmierung und Mathematik: Sowohl Qwen2 als auch Lama 3 demonstrieren beeindruckende Programmier- und Mathematikfähigkeiten. Qwen2-72B-Instruct scheint jedoch einen leichten Vorteil zu haben, da es in diesen Bereichen ein rigoroses Training auf umfangreichen, qualitativ hochwertigen Datensätzen durchführt. Alibabas Fokus auf die Verbesserung der Fähigkeiten von Qwen2 in diesen Bereichen könnte dem Unternehmen einen Vorteil für spezielle Anwendungen verschaffen, bei denen es um Codierung oder mathematische Problemlösung geht.

Langes Kontextverständnis: Die Modelle Qwen2-7B-Instruct und Qwen2-72B-Instruct verfügen über eine beeindruckende Fähigkeit, Kontextlängen von bis zu 128 Token zu verarbeiten. Diese Funktion ist besonders wertvoll für Anwendungen, die ein tiefgreifendes Verständnis umfangreicher Dokumente oder umfangreicher technischer Materialien erfordern. Llama 3 ist zwar in der Lage, lange Sequenzen zu verarbeiten, kann in diesem speziellen Bereich jedoch möglicherweise nicht mit der Leistung von Qwen2 mithalten.

Während sowohl Qwen2 als auch Llama 3 eine hochmoderne Leistung aufweisen, bietet Qwen2s vielfältige Modellpalette, die von 0.5 bis 72 Milliarden Parametern reicht, mehr Flexibilität und Skalierbarkeit. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es Benutzern, die Modellgröße zu wählen, die ihren Rechenressourcen und Leistungsanforderungen am besten entspricht. Darüber hinaus könnten Alibabas laufende Bemühungen, Qwen2 auf größere Modelle zu skalieren, seine Fähigkeiten weiter verbessern und Llama 3 in Zukunft möglicherweise übertreffen.

Bereitstellung und Integration: Optimierung der Qwen2-Einführung

Um die breite Einführung und Integration von Qwen2 zu erleichtern, hat Alibaba proaktive Schritte unternommen, um eine nahtlose Bereitstellung auf verschiedenen Plattformen und Frameworks sicherzustellen. Das Qwen-Team hat eng mit zahlreichen Drittprojekten und Organisationen zusammengearbeitet, wodurch Qwen2 in Verbindung mit einer breiten Palette von Tools und Frameworks genutzt werden kann.

Feinabstimmung und Quantisierung: Projekte von Drittanbietern wie Axolotl, Llama-Factory, Firefly, Swift und XTuner wurden optimiert, um die Feinabstimmung von Qwen2-Modellen zu unterstützen, sodass Benutzer die Modelle an ihre spezifischen Aufgaben und Datensätze anpassen können. Darüber hinaus sind Quantisierungstools wie AutoGPTQ, AutoAWQund Neural Compressor wurden für die Arbeit mit Qwen2 angepasst und ermöglichen so eine effiziente Bereitstellung auf Geräten mit eingeschränkten Ressourcen.

Bereitstellung und Inferenz: Qwen2-Modelle können mit einer Vielzahl von Frameworks bereitgestellt und bereitgestellt werden, darunter vLLM, SGL, SkyPilot, TensorRT-LLM, OpenVinound TGI. Diese Frameworks bieten optimierte Inferenzpipelines und ermöglichen eine effiziente und skalierbare Bereitstellung von Qwen2 in Produktionsumgebungen.

API-Plattformen und lokale Ausführung: Für Entwickler, die Qwen2 in ihre Anwendungen integrieren möchten, bieten API-Plattformen wie Together, Fireworks und OpenRouter bequemen Zugriff auf die Funktionen der Modelle. Alternativ wird die lokale Ausführung durch Frameworks wie MLX, Llama.cpp unterstützt. Ollama, und LM Studio, wodurch Benutzer Qwen2 auf ihren lokalen Maschinen ausführen können und gleichzeitig die Kontrolle über Datenschutz und -sicherheit behalten.

Agenten- und RAG-Frameworks: Qwen2s Unterstützung für die Nutzung von Tools und Agentenfunktionen wird durch Frameworks wie LamaIndex, CrewAI und OpenDevin. Diese Frameworks ermöglichen die Erstellung spezialisierter KI-Agenten und die Integration von Qwen2 in Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines, wodurch das Spektrum an Anwendungen und Anwendungsfällen erweitert wird.

Blick in die Zukunft: Zukünftige Entwicklungen und Chancen

Alibabas Vision für Qwen2 geht weit über die aktuelle Version hinaus. Das Team trainiert aktiv größere Modelle, um die Grenzen der Modellskalierung auszuloten, ergänzt durch laufende Bemühungen zur Datenskalierung. Darüber hinaus gibt es Pläne, Qwen2 in den Bereich der multimodalen KI auszuweiten und so die Integration von Bild- und Audioverständnisfunktionen zu ermöglichen.

Da das Open-Source-KI-Ökosystem weiterhin floriert, wird Qwen2 eine zentrale Rolle spielen und als leistungsstarke Ressource für Forscher, Entwickler und Organisationen dienen, die den Stand der Technik im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache und der künstlichen Intelligenz voranbringen möchten.