Qwen2-57B-A14B

Qwen2-57B-A14B

高效的多语言自然语言处理模型

Qwen2-57B-A14B是一个采用混合专家技术的模型,专注于自然语言理解和多语言处理能力。它基于Transformer架构,并使用SwiGLU激活和注意力偏置等技术,增强了语言生成和处理的准确度。该模型广泛超越了多数开源模型,在多项基准测试中表现出众,是处理复杂自然语言任务的理想选择,并在推理效率上较前代模型有显著提升。

Mixture-of-ExpertsGithub开源项目模型性能多语言自然语言理解Qwen2Huggingface模型

项目介绍

Qwen2-57B-A14B是Qwen大语言模型系列中的一个新成员。Qwen2系列发布了一些基础语言模型和指导调优的语言模型,参数规模从0.5亿到72亿不等,包括一种称为Mixture-of-Experts(MoE)的模型。本文档介绍了Qwen2-57B-A14B这种MoE基础语言模型。

相比于当前最先进的开源语言模型,包括之前发布的Qwen1.5,Qwen2普遍超越了大多数开源模型,并在多个基准测试中展示了与专有模型的竞赛力。这些测试包括语言理解、语言生成、多语言能力、代码生成、数学、推理等方面。

模型详细信息

Qwen2系列是包含不同规模的解码器语言模型的语言模型系列。对于每个规模,我们发布了基础语言模型和对齐的聊天模型。这个系列基于Transformer架构,并采用SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置、组查询关注等技术。此外,我们改进了分词器,使其可以适应多种自然语言和代码。

环境需求

Qwen2MoE的代码已集成在最新的Hugging Face transformers中,建议安装版本为transformers>=4.40.0,否则可能会遇到以下错误:

KeyError: 'qwen2_moe'

使用建议

我们不建议直接使用基础语言模型进行文本生成。相反,建议在此模型之上应用后续训练,比如SFT(特殊任务微调)、RLHF(基于人类反馈的强化学习),或继续预训练等方法。

性能表现

Qwen2-57B-A14B在自然语言理解、通用问答、代码生成、数学、科学知识、推理和多语言能力等方面的表现优异。评估所用的数据集包括:

  • 英语任务:MMLU、MMLU-Pro、GPQA、Theorem QA、BBH、HellaSwag、Winogrande、TruthfulQA、ARC-C
  • 代码任务:EvalPlus、MultiPL-E(包括Python、C++、JAVA、PHP等多种编程语言)
  • 数学任务:GSM8K、MATH
  • 中文任务:C-Eval、CMMLU
  • 多语言任务:Multi-Exam、Multi-Understanding、Multi-Mathematics、Multi-Translation

在多个测试中,Qwen2-57B-A14B的表现超过了许多其他模型。例如,在C-Eval和CMMLU的中文任务中,该模型的表现显著优于Qwen1.5-32B。此外,在人类评估生成的代码任务、数学和多语言任务上,该模型也取得了令人印象深刻的成绩。

高效的MoE模型

相比训练7亿参数以下的模型,训练中等规模的模型(如32B)成本较高,而单一14B模型在执行复杂任务时不如72B模型那么好。由于最近MoE模型的成功,我们采用了MoE模型架构,并将其应用于更大的模型规模。具体而言,我们采用了与此前Qwen1.5-MoE-A2.7B相同的架构和训练策略,例如,循环使用技术。Qwen2-57B-A14B总计57亿参数,但每次前向传递仅激活14亿。通过与Qwen1.5-32B的比较,Qwen2-57B-A14B在性能和质量上都展示了明显的优势。

引用

如果您觉得我们的工作有所帮助,请随时引用我们的技术报告:

@article{qwen2,
  title={Qwen2 Technical Report},
  year={2024}
}

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