Всё, что вам нужно знать о серии больших языковых моделей (LLM) Qwen

Всё, что вы хотели знать о серии больших языковых моделей (LLM) Qwen

Большие языковые модели (LLM) значительно изменили ландшафт искусственного интеллекта (AI) с момента своего появления. Эти модели предоставляют прочную основу для решения сложных задач рассуждения и проблем, революционизируя множество отраслей AI. LLM-агенты являются адаптивными и способны выполнять различные задачи благодаря своей способности сжимать огромное количество знаний в нейронные сети. Они могут выполнять работы, которые раньше считались прерогативой людей, такие как творческие начинания и решение сложных задач на профессиональном уровне, когда им предоставляется доступ к чат-интерфейсу. Благодаря этому переходу были созданы приложения, включающие чат-ботов, виртуальных помощников, языковые инструменты для перевода и резюмирования.

LLM-агенты работают как генералисты, взаимодействуя с другими системами, ресурсами и моделями, чтобы достигнуть целей, установленных людьми. Это включает их способность следовать мультимодальным инструкциям, выполнять программы, использовать инструменты и многое другое. Это открывает новые возможности для применения AI, включая автономные автомобили, здравоохранение и финансы. Несмотря на их удивительные способности, LLM-агенты оказались подвержены критике из-за их неповторяемости, управляемости и доступности для поставщиков услуг.

В свежих исследованиях группы исследователей представлен QWEN1, который является первым релизом комплексной серии моделей на основе больших языковых моделей команды, то есть серией моделей QWEN LLM. QWEN не является одной конкретной моделью, а представляет собой коллекцию моделей с разным количеством параметров. В этой серии основные категории – QWEN, что означает базовые предварительно обученные языковые модели и QWEN-CHAT, что означает модели для чата, которые были усовершенствованы с использованием методов сопоставления с людьми.

• 12 основных принципов управления искусственным интеллектом
• Как можно оптимизировать распознавание движений на видео? Раскрываем силу модулей пространственного и временного внимания в методах глубокого обучения.
• Reka AI представляет Yasa-1 Многофункциональный языковой помощник с визуальными и акустическими датчиками, который может выполнять действия с помощью выполнения кода.

Во многих исследуемых следующих задачах базовые языковые модели, представленные QWEN, последовательно проявляют выдающуюся производительность. Благодаря их обширной подготовке на различных текстовых и кодировочных наборах данных, эти модели имеют глубокое понимание многих различных областей. Благодаря своей адаптивности и способности успешно выполнять различные задачи, они являются ценным активом для множества приложений.

С другой стороны, модели QWEN-CHAT созданы специально для взаимодействия и разговоров на естественном языке. Они были тщательно настроены с использованием методов сопоставления с людьми, включая обучение с подкреплением от обратной связи человека (RLHF) и контролируемую настройку. Особенно RLHF с успехом повысил функциональность этих моделей для чата.

Кроме QWEN и QWEN-CHAT, команда также представила две специализированные модели в рамках серии, специально разработанные для задач, связанных с кодированием. Они называются CODE-QWEN и CODE-QWEN-CHAT и были тщательно предварительно обучены на больших наборах данных по кодированию, а затем прошли настройку для превосходного выполнения задач по пониманию, созданию, отладке и интерпретации кода. Хотя они могут немного отставать от проприетарных моделей, эти модели превосходят open-source аналоги по производительности, что делает их ценным инструментом для ученых и разработчиков.

Аналогично этому, была разработана MATH-QWEN-CHAT, которая фокусируется на решении математических головоломок. В задачах, связанных с математикой, эти модели значительно превосходят open-source аналоги и приближаются к возможностям коммерческих моделей. В заключение, QWEN является важной точкой в создании обширных языковых моделей. Она включает в себя широкий спектр моделей, которые коллективно показывают преобразовательный потенциал LLM в области AI, демонстрируя их превосходную производительность по сравнению с open-source альтернативами.