Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型专注多语言与长文本处理

Qwen2.5-72B 项目介绍

Qwen2.5-72B 是阿里巴巴最新推出的大型语言模型系列 Qwen2.5 中的旗舰版本。作为 Qwen2.5 系列中参数量最大的基础模型，它继承了 Qwen2.5 系列的诸多优秀特性，同时也展现出了令人瞩目的性能和能力。

模型概况

Qwen2.5-72B 是一个拥有 727 亿参数的因果语言模型(不包括嵌入层则为 700 亿参数)。它采用了 80 层 Transformer 架构，结合了 RoPE、SwiGLU、RMSNorm 等先进技术。模型的注意力机制采用了分组查询注意力(GQA)，其中查询头数为 64，键值头数为 8。值得一提的是，该模型支持高达 131,072 个 token 的上下文长度，这意味着它能够处理和理解极长的文本输入。

主要特点

Qwen2.5-72B 相比其前身 Qwen2 有了显著的提升：

知识储备更丰富：模型在编程和数学领域的能力得到了大幅提升，这要归功于在这些领域的专门训练。
指令遵循能力增强：模型更善于理解和执行用户指令，表现出更强的灵活性。
长文本生成能力提升：能够生成超过 8000 个 token 的长文本，满足更复杂的内容创作需求。
结构化数据处理能力增强：对表格等结构化数据的理解和处理能力显著提高，尤其是在生成 JSON 等结构化输出方面。
多语言支持：支持包括中文、英文、法语、西班牙语等在内的 29 种以上的语言，体现了其强大的多语言处理能力。
超长上下文支持：能够处理长达 128K tokens 的输入，并生成最多 8K tokens 的输出，适用于需要大量上下文信息的复杂任务。

应用建议

虽然 Qwen2.5-72B 是一个强大的基础模型，但开发团队不建议直接将其用于对话场景。相反，他们建议用户在此基础上进行进一步的训练，如指令微调(SFT)、基于人类反馈的强化学习(RLHF)或持续预训练等，以适应特定的应用场景。

技术要求

使用 Qwen2.5-72B 需要最新版本的 Hugging Face transformers 库。如果使用的 transformers 版本低于 4.37.0，可能会遇到 "KeyError: 'qwen2'" 的错误。因此，建议用户确保使用最新版本的 transformers 库。

性能评估

Qwen2.5-72B 的详细评估结果可以在官方博客中找到。此外，开发团队还提供了关于 GPU 内存需求和相应吞吐量的基准测试结果，用户可以根据自己的硬件条件选择合适的配置。

总的来说，Qwen2.5-72B 作为一个强大的基础语言模型，为后续的应用开发和研究提供了坚实的基础。它的多语言支持、长文本处理能力以及在特定领域的专业知识，使其成为了一个极具潜力的大规模语言模型。