Qwen2.5-14B-Instruct：深入解析新一代大型语言模型

最新推荐文章于 2025-04-11 11:21:03 发布
最新推荐文章于 2025-04-11 11:21:03 发布
阅读量981 收藏 10
点赞数 11
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02802/article/details/144380333

Qwen2.5-14B-Instruct：深入解析新一代大型语言模型

Qwen2.5-14B-Instruct Qwen2.5-14B-Instruct 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/Qwen2.5-14B-Instruct

引言

在人工智能领域，大型语言模型的研究和应用正日益成为技术革新的前沿。Qwen2.5-14B-Instruct 作为 Qwen 系列的最新成员，以其卓越的性能和广泛的应用前景备受瞩目。本文旨在详细介绍 Qwen2.5-14B-Instruct 的基本概念、核心技术和主要特点，以及其在不同领域的应用潜力。

模型的背景

Qwen2.5 系列模型是 Qwen 大型语言模型家族的新一代产品。这一系列模型在原有基础上进行了全面的优化和升级，旨在提供更加强大、灵活的语言处理能力。Qwen2.5-14B-Instruct 是该系列中参数量最大的模型，拥有 14.7B 的参数，经过预训练和微调，具备了处理复杂任务的高效能力。

基本概念

核心原理

Qwen2.5-14B-Instruct 是基于因果语言模型架构，采用了先进的 RoPE（Rotary Position Embedding）、SwiGLU（Switchable Gated Linear Unit）、RMSNorm 等技术。这些技术的运用，使得模型在处理长文本、理解结构化数据以及生成结构化输出方面表现优异。

关键技术和算法

模型的训练采用了最新的 Hugging Face transformers 库，支持自动设备映射和自动数据类型，以优化计算效率和资源利用。同时，模型支持多语言处理，覆盖了包括中文、英文、法语等多种语言。

主要特点

性能优势

  • 知识丰富：Qwen2.5-14B-Instruct 在编码和数学领域有了显著的提升，得益于其专业领域的专家模型。
  • 指令跟随：模型在遵循指令、生成长文本（超过 8K tokens）方面表现出显著的优势。
  • 长文本处理：支持长达 128K tokens 的上下文，并能够生成最长 8K tokens 的文本。

独特功能

  • 多语言支持：支持超过 29 种语言，为全球化应用提供了便利。
  • 结构化输出：能够生成 JSON 等结构化数据，适用于复杂的业务场景。

与其他模型的区别

相比于其他大型语言模型，Qwen2.5-14B-Instruct 在长文本处理、结构化数据理解和生成方面具有更明显的优势，同时其多语言支持能力也为全球化应用提供了更多可能性。

结论

Qwen2.5-14B-Instruct 作为新一代大型语言模型，不仅在性能上有了显著的提升，而且在应用潜力上展现出广阔的前景。未来，它在自然语言处理、智能对话系统等多个领域有望发挥重要作用，为人工智能技术的发展贡献力量。

Qwen2.5-14B-Instruct Qwen2.5-14B-Instruct 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/Qwen2.5-14B-Instruct

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-Gradio快速体验（十四）
没有卑微的工作，只有卑微的心态，与其抱怨，不如埋头实干
09-20 2万+
Qwen2.5-7B-Instruct集成Gradio和vLLM
国产GPU中，VLLM0.5.0发布Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int8模型，请求返回结果乱码
xinvictory的专栏
12-07 1712
国产GPU: DCU Z100推理框架： vllm0.5.0docker容器化部署运行如下代码：报：1.重新拉取docker容器2.运行容器3.进入容器 4.运行5.调用
Qwen2.5-14B 简介：基本概念与特点
gitblog_02648的博客
12-10 1093
Qwen2.5-14B 简介：基本概念与特点 Qwen2.5-14B 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/Qwen2.5-14B ...
深入探索Qwen2.5-14B模型的参数设置
gitblog_02260的博客
12-31 1337
深入探索Qwen2.5-14B模型的参数设置 Qwen2.5-14B 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/Qwen2.5-14B ...
大模型评测【开源篇】Qwen大模型｜同样的基座，推理模型Qwq相比常规模型Qwen-instruct，到底哪里更强？
最新发布
easyllm的博客
04-11 1364
相比instruct模型，qwq总分提高了13%，十分可观。最突出的改进，除了“推理与数学计算”提升21%外，“法律”及“行政公务”都有大幅提高，分别达到20%、27%。 “推理与数学计算”方面的改进在我们预料之中，然而“法律”及“行政公务”方面的显著效果却没有那么显而易见。但仔细琢磨后会发现，医疗/教育/金融/心理健康等领域都更偏向考察知识的熟记程度，而法律/行政公务（特别是后者的行测题）更依赖于逻辑推理能力。
阿里最新大模型Qwen2-72B-Instruct 开源体验
一个今天胜过两个明天
06-07 7965
Qwen2 是 Qwen 大型语言模型的新系列。对于 Qwen2，我们发布了许多基础语言模型和指令调优语言模型，范围从 0.5 到 720 亿个参数，包括专家混合模型。此存储库包含指令调整的 72B Qwen2 模型。与之前发布的 Qwen1.5 等最先进的开源语言模型相比，Qwen2 总体上超越了大多数开源模型，并在语言理解、语言生成、多语言能力、编码、数学、推理等一系列基准测试中表现出了与专有模型的竞争力。
【大模型】 端侧大模型 Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
Zack的博客
10-19 3784
【大模型】 端侧大模型 Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
QWen2-72B-Instruct模型安装部署过程
weixin_41019302的博客
09-13 527
合集 - 大模型&创业笔记(8)1.TorchV的RAG实践分享(二)：基于ElasticSearch的混合检索实战&原理分析03-222.实战0-1,Java开发者也能看懂的大模型应用开发实践！！！2023-10-123.TorchV的RAG实践分享(三):解析llama_index的数据存储结构和召回策略过程03-274.创业：大模型RAG系统三个月的开发心得和思考04-025...
基于Qwen2.5-7B-Instruct的大模型微调实战指南
11-18
内容概要：本文档详细介绍了如何使用Qwen2.5-7B-Instruct大模型进行微调的具体步骤。主要内容包括环境搭建、预训练模型下载、微调准备工作、具体微调流程以及如何启用外部记录面板等。通过本文档，读者可以逐步掌握...
qwen2.5-7b 部署
11-15
标题 "qwen2.5-7b 部署" 暗示本文将详细讨论关于名为 "qwen2.5-7b" 的软件或系统部署过程中的必要步骤和技术细节。从给定的文件信息来看，该部署过程涉及到一系列复杂的依赖关系和依赖文件的管理。部署所依赖的文件...
阿里云的Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math专有模型怎么样？
wxl01235的博客
10-10 3317
阿里云发布和。新的模型在指令跟随、生成长文本（超过 8K Tokens）、理解结构化数据（如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON 格式）方面取得了显著进步。Qwen2.5 模型更能适应不同的系统提示，提升了角色扮演和条件设定的能力。与 Qwen2 类似，Qwen2.5 支持Tokens，最大可生成Tokens，且支持种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。来自不同基准的指令调优版本的全面结果，评估了模型能力和人类偏好。继。
新手指南：快速上手Qwen2-7B-Instruct模型
gitblog_02052的博客
12-19 1511
新手指南：快速上手Qwen2-7B-Instruct模型 Qwen2-7B-Instruct 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/Qwen2-7B-Instruct ...
Python调用通义千问qwen2.5模型步骤
全世界的博客
09-30 1万+
Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。Qwen2.5系列模型采用了更先进的算法和优化的模型结构，能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。除了基本的文本生成和问答能力，Qwen2.5还支持更多的定制化需求，可以针对不同场景和应用进行扩展和定制，提供更加个性化的服务和解决方案。函数调用是一种强大的技术，它允许大型语言模型（LLMs）与外部函数进行交互。
qwen指令微调中对话样本是否需要加入指令分析
jilinwanjia1111的博客
04-23 1162
当训练一个具有业务的功能的大模型时，有的时候不能直接通过prompt就能达到很好的效果，需要准备一些指令微调数据，让模型能够训练学习到如何使用我们的业务的工具，更好的使用我们的工具，而在模型进行指令微调过程中，往往目标是不仅仅让模型有function calling的能力，也需要其他的配套能力，比如自我认知、对话等等，所以训练数据不仅仅局限于指令微调数据，也需要其他一些数据，例如自我认知数据、多轮对话数据等等。
Qwen2.5-14B 模型安装与使用教程
gitblog_02892的博客
12-12 2328
Qwen2.5-14B 模型安装与使用教程 Qwen2.5-14B 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/Qwen2.5-14B ...
部署Qwen2.5-7b大模型详解
热门推荐
猛犸象
10-17 1万+
部署Qwen2.5-7b大模型详解
Qwen2 阿里最强开源大模型（Qwen2-7B）本地部署、API调用和WebUI对话机器人
老牛啊
06-12 1万+
阿里云正式开源通义千问Qwen2系列模型，其中Qwen2-72B成为全球性能最强的开源模型，在全球权威测评中，性能超过美国最强开源模型Llama3-70B，也超过文心4.0、豆包pro、混元pro等众多中国闭源大模型。今天老牛同学部署和体验Qwen2-7B中等尺寸模型，包括本地部署、API嗲用和WebUI对话客户端……
Ollama本地部署Qwen2.5 14B(不使用docker)
Chen_lead的博客
11-26 2965
不使用docker的情况下，通过Ollama部署Qwen2.5 14B,并通过Open-WebUI实现可视化。
docker 部署Qwen2.5-14B-instruct
09-28
Docker部署Qwen2.5-14B-instruct（通义千问的一个版本）主要是将这个大语言模型封装成容器，以便于管理和复用。以下是基本的部署流程： 1. **下载镜像**：首先你需要从官方仓库或Hugging Face Hub下载Qwen的Docker镜像，例如`huggingface/instruct-beta:qwen2.5-14b`。 2. **创建Dockerfile**：编写一个Dockerfile，内容通常包括基础镜像的选择、复制必要的文件（如模型权重、配置）、设置环境变量以及运行启动命令。 ```dockerfile # 使用官方镜像作为基础 FROM huggingface/instruct-beta # 复制模型和配置文件到容器内部 COPY qwen_model /model COPY config.json /config.json # 设置工作目录和启动指令 WORKDIR /app ENTRYPOINT ["python", "-m", "transformers-cli.inference", "/config.json"] ``` 3. **构建镜像**：使用`docker build -t my_qwen_container .`命令构建自定义的Docker镜像。 4. **运行容器**：用`docker run -p <host_port>:<container_port> my_qwen_container`命令运行容器，并映射本地端口到容器内的服务端口。 5. **配置环境**：可能需要设置相应的环境变量，比如`HF_HOST`指向Hugging Face的Hub地址。 注意：部署前确保你的机器满足运行该模型所需的硬件资源（如GPU）。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

尚玉励

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值