Qwen2.5-14B：千问大模型家族的技术突破与应用指南

Qwen2.5-14B：千问大模型家族的技术突破与应用指南

【免费下载链接】AHN-GDN-for-Qwen-2.5-Instruct-14B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/AHN-GDN-for-Qwen-2.5-Instruct-14B

引言

千问大语言模型系列迎来重要升级，Qwen2.5版本正式发布。该系列涵盖从0.5B到72B参数规模的基座模型与对齐模型，在Qwen2基础上实现多维度技术突破。核心改进包括：专业领域知识深度强化，尤其在代码编写与数学推理能力上实现质的飞跃；指令理解与执行精度全面提升，支持超8K tokens长文本生成，强化表格等结构化数据处理能力及JSON格式输出稳定性，系统提示鲁棒性显著增强；上下文窗口扩展至128K tokens，实现超长文本处理；语言支持范围扩展至29种以上，覆盖中、英、法、西等主流语种。

本仓库提供的14B参数基座模型技术规格如下：采用因果语言模型架构，基于transformers框架开发，集成RoPE旋转位置编码、SwiGLU激活函数、RMSNorm归一化等先进技术，包含注意力QKV偏置设计；总参数量达14.7B（其中非词嵌入参数13.1B），网络深度48层，采用GQA注意力机制（40组Q头/8组KV头），全面支持131,072 tokens上下文长度。请注意：基座模型需经过SFT/RLHF等后训练处理方可用于对话场景，直接使用可能导致效果不佳。

环境配置要求

Qwen2.5的技术实现已完整集成至PaddleNLP最新版本，开发者需确保环境中安装paddlenlp>=2.7.0。版本过低将导致框架无法识别模型类型，可能触发如下错误提示：

KeyError: 'qwen2_5'

快速部署示例

以下代码片段展示14B模型的基础调用流程：

from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-14B")
# CPU环境请将float16替换为float32
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-14B", dtype="float16")
input_features = tokenizer("你好！请自我介绍一下。", return_tensors="pd")
outputs = model.generate(**input_features, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.batch_decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
# 输出示例：['我是一个AI语言模型，我可以回答各种问题，包括但不限于：天气、新闻、历史、文化、科学、教育、娱乐等。请问您有什么需要了解的吗？']

学术引用规范

若研究工作中使用本模型或相关技术，请引用以下文献：

@misc{qwen2.5,
    title = {Qwen2.5: A Party of Foundation Models},
    url = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/},
    author = {Qwen Team},
    month = {September},
    year = {2024}
}
@article{qwen2,
      title={Qwen2 Technical Report},
      author={An Yang and Baosong Yang and Binyuan Hui and Bo Zheng and Bowen Yu and Chang Zhou and Chengpeng Li and Chengyuan Li and Dayiheng Liu and Fei Huang and Guanting Dong and Haoran Wei and Huan Lin and Jialong Tang and Jialin Wang and Jian Yang and Jianhong Tu and Jianwei Zhang and Jianxin Ma and Jin Xu and Jingren Zhou and Jinze Bai and Jinzheng He and Junyang Lin and Kai Dang and Keming Lu and Keqin Chen and Kexin Yang and Mei Li and Mingfeng Xue and Na Ni and Pei Zhang and Peng Wang and Ru Peng and Rui Men and Ruize Gao and Runji Lin and Shijie Wang and Shuai Bai and Sinan Tan and Tianhang Zhu and Tianhao Li and Tianyu Liu and Wenbin Ge and Xiaodong Deng and Xiaohuan Zhou and Xingzhang Ren and Xinyu Zhang and Xipin Wei and Xuancheng Ren and Yang Fan and Yang Yao and Yichang Zhang and Yu Wan and Yunfei Chu and Yuqiong Liu and Zeyu Cui and Zhenru Zhang and Zhihao Fan},
      journal={arXiv preprint arXiv:2407.10671},
      year={2024}
}

技术价值与应用前瞻

Qwen2.5-14B作为中等参数规模的基座模型，在保持部署灵活性的同时实现了强大的基础能力。其128K上下文窗口为法律文档分析、学术论文处理等长文本场景提供技术支撑，强化的结构化数据处理能力拓展了金融报表解析、医疗记录处理等垂直领域应用空间。建议开发者结合具体业务场景实施针对性微调，通过领域数据持续预训练与人类反馈强化学习，充分释放模型在专业任务中的性能潜力。

【免费下载链接】AHN-GDN-for-Qwen-2.5-Instruct-14B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/AHN-GDN-for-Qwen-2.5-Instruct-14B