深入剖析通义千问大模型：技术特性、应用场景及未来展望
人工智能领域日新月异，大型语言模型（LLMs）作为其中的关键技术，正以前所未有的速度推动着各行各业的变革。在众多LLM中，通义千问（Qwen）凭借其卓越的性能和开源策略，受到了广泛关注。本文将深入剖析通义千问的技术特性、应用场景，并展望其未来发展趋势。
通义千问（Qwen）：阿里巴巴的AI巨擘
通义千问是由阿里巴巴通义千问团队研发的一系列大规模语言和多模态模型。它不仅能够执行自然语言理解、文本生成等常见任务，还能胜任视觉理解、音频理解、工具调用、角色扮演、智能体等复杂任务。通义千问的强大能力源于其在大规模、多语言、多模态数据上的预训练，以及在高质量语料上的后训练，从而更好地对齐人类偏好。
通义千问提供了闭源和开源两种版本，以满足不同用户的需求。开源模型包括语言模型、视觉语言模型、音频语言模型和代码语言模型等多个系列，每个系列又包含不同规模的模型，例如Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5等。这种多样化的模型选择，使得用户可以根据自身的需求和资源情况，选择最合适的模型。
因果语言模型：文本补全的基石
通义千问的核心技术之一是因果语言模型（Causal Language Models），也被称为自回归语言模型或仅解码器语言模型。这种模型的核心思想是根据序列中的前导token预测下一个token。换句话说，它利用已经生成的token作为上下文，逐个生成文本。这种“因果”关系确保了模型在预测下一个token时，只考虑过去的上下文，而不考虑未来的token。
因果语言模型在文本补全和生成方面表现出色。它们能够生成连贯且具有上下文关联性的文本，这使得它们成为现代自然语言处理系统的基石。例如，在智能客服场景中，因果语言模型可以根据用户的提问，生成流畅且自然的回答。
三种主流语言模型架构对比
为了更好地理解因果语言模型，我们将其与其他两种主流的语言模型架构进行对比：
- 序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Models）： 以T5为代表，这类模型同时使用编码器和解码器。编码器负责捕获整个输入序列的信息，而解码器则负责生成输出序列。序列到序列模型广泛应用于机器翻译、文本摘要等任务。
- 双向模型（Bidirectional Models）或仅编码器模型（Encoder-Only Models）： 以BERT为代表，这类模型在训练期间可以访问序列中的过去和未来上下文。由于需要未来上下文，它们无法实时生成顺序输出。双向模型通常用作嵌入模型，并用于文本分类等任务。
- 因果语言模型（Causal Language Models）或仅解码器模型（Decoder-Only Models）： 以GPT为代表，这类模型以严格向前的单向方式运行，仅根据序列中的前导词汇预测每个后续词汇。这种单向性确保了模型的预测不依赖于未来上下文，使其非常适合文本补全和生成等任务。
预训练与后训练：打造卓越性能
通义千问的卓越性能，离不开预训练和后训练两个关键环节。
预训练（Pre-training）
基础语言模型（Base Language Models）是在大量文本语料库上训练的基本模型，其主要目标是捕捉语言的统计模式和结构。这些模型具有多功能性，可以通过微调适应各种自然语言处理任务。然而，基础模型可能需要情境学习或额外训练，才能遵循特定指令或有效执行复杂推理任务。对于Qwen模型，基础模型是指那些没有 “-Instruct” 标识符的模型，例如 Qwen2.5-7B 和 Qwen2.5-72B 。
预训练过程使模型掌握了丰富的语言知识，为后续的微调奠定了坚实的基础。
后训练（Post-training）
指令微调语言模型（Instruction-tuned Language Models）是专门设计用于理解并以对话风格执行特定指令的模型。这些模型经过微调，能准确地解释用户命令，并能以更高的准确性和一致性执行诸如摘要、翻译和问答等任务。与在大量文本语料库上训练的基础模型不同，指令调优模型会使用包含指令示例及其预期结果的数据集进行额外训练，通常涵盖多个回合。
这种训练方式使它们非常适合需要特定功能的应用，同时保持生成流畅且连贯文本的能力。对于 Qwen 模型，指令调优模型是指带有 “-Instruct” 后缀的模型，例如 Qwen2.5-7B-Instruct 和 Qwen2.5-72B-Instruct 。
通过后训练，模型能够更好地理解人类指令，并生成符合人类偏好的文本。
Tokens & Tokenization：语言的基石
token是模型处理和生成的基本单位。它们可以表示人类语言中的文本（常规 token），或者表示特定功能，如编程语言中的关键字（控制 token）。通常，使用 tokenizer 将文本分割成常规 token ，这些 token 可以是单词、子词或字符，具体取决于所采用的特定 tokenization 方案，并按需为 token 序列添加控制 token 。词表大小，即模型识别的唯一 token 总数，对模型的性能和多功能性有重大影响。大型语言模型通常使用复杂的 tokenization 来处理人类语言的广阔多样性，同时保持词表大小可控。Qwen 词表相对较大，有 15 1646 个 token。
tokenization是将文本转换为模型可理解的token序列的过程。不同的tokenization方法会对模型的性能产生重要影响。例如，基于单词的tokenization方法可能会导致词表过大，而基于字符的tokenization方法则可能会导致序列过长。通义千问采用了字节对编码（Byte Pair Encoding，BPE）的子词tokenization方法，以平衡词表大小和序列长度。
Byte-level Byte Pair Encoding：高效的Tokenization方法
Qwen采用了名为字节对编码（Byte Pair Encoding，简称BPE）的子词tokenization方法，这种方法试图学习能够用最少的 token 表示文本的 token 组合。例如，字符串”tokenization”被分解为” token”和”ization”（注意空格是 token 的一部分）。特别地，Qwen的 tokenization 确保了不存在未知词汇，并且所有文本都可以转换为 token 序列。
Qwen词表中因BPE而产生的 token 数量为 151643 个，这是一个适用于多种语言的大词表。一般而言，对于英语文本，1个token大约是34个字符；而对于中文文本，则大约是1.51.8个汉字。
BPE的优势在于能够有效地处理未登录词（Out-of-Vocabulary, OOV）问题。通过将单词分解为子词，BPE可以处理在训练数据中未出现的单词，从而提高模型的泛化能力。
Qwen 使用基于字节的BPE (BBPE) 对UTF-8编码的文本进行处理。它开始时将每个字节视为一个 token ，然后迭代地将文本中最频繁出现的 token 对合并成更大的 token，直到达到所需的词表大小。
控制Token和对话模板：引导模型行为
控制token和对话模板是指导模型行为和输出的重要机制。
控制token是插入到序列中的特殊token，表示元信息。例如，在预训练中，多个文档可以被打包成一个单一的序列。对于Qwen，控制令牌 <|endoftext|> 在每个文档后插入，表示文档已经结束，新的文档将开始。
对话模板为对话交互提供了结构化的格式，其中使用预定义的占位符或提示来从模型中引发遵循期望的对话流程或上下文的响应。不同的模型可能使用不同类型的对话模板来格式化对话。使用指定的模板对于确保对语言模型生成过程的精确控制至关重要。
Qwen使用ChatML格式，利用控制token来格式化每一轮的对话。用户输入扮演user的role，而模型生成则承担assistant的role。Qwen还支持元消息，该消息指导模型执行特定操作或生成具有特定特性的文本，例如改变语气、风格或内容，这将承担system的role，且内容默认为 You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant.
从 Qwen2.5 开始，Qwen 模型家族，包括多模态和专项模型，将使用统一的词汇表，其中包含了所有子系列的控制 token 。Qwen2.5 的词汇表中有 22 个控制 token，使得词汇表的总规模达到 151665 。
控制token和对话模板的合理使用，可以有效地引导模型生成高质量的文本，并提高模型的交互能力。
长度限制：应用场景的考量
由于 Qwen 模型是因果语言模型，理论上整个序列只有一个长度限制。然而，由于在训练中通常存在打包现象，每个序列可能包含多个独立的文本片段。模型能够生成或完成的长度最终取决于具体的应用场景，以及在这种情况下，预训练时每份文档或后训练时每轮对话的长度。
对于Qwen2.5，在训练中的打包序列长度为 32768 个 token。预训练中的最大文档长度即为此长度。而后训练中，user和assistant的最大消息长度则有所不同。一般情况下，assistant消息长度可达 8192 个 token。
长度限制是选择合适的模型和应用场景时需要考虑的重要因素。例如，对于需要处理长文本的任务，需要选择支持更长序列长度的模型。
通义千问的应用场景
通义千问作为一款强大的大型语言模型，其应用场景非常广泛，包括：
- 智能客服： 通义千问可以用于构建智能客服系统，自动回答用户的问题，提供高效便捷的服务。
- 文本生成： 通义千问可以用于生成各种类型的文本，例如新闻报道、营销文案、小说故事等。
- 机器翻译： 通义千问可以用于实现多语言之间的自动翻译，促进国际交流与合作。
- 代码生成： CodeQwen1.5 / 通义千问Coder可以用于生成代码，提高软件开发的效率。
- 教育辅导： 通义千问可以用于提供个性化的教育辅导服务，帮助学生更好地学习。
通义千问的未来展望
随着人工智能技术的不断发展，通义千问也将不断进化和完善。未来，我们可以期待通义千问在以下几个方面取得突破：
- 模型规模的扩大： 通过增加模型参数，提高模型的表达能力和泛化能力。
- 多模态能力的增强： 融合视觉、听觉等多种信息，实现更全面的感知和理解。
- 推理能力的提升： 提高模型的逻辑推理能力，使其能够解决更复杂的问题。
- 应用场景的拓展： 将通义千问应用于更多领域，例如医疗、金融、法律等。
总之，通义千问作为一款具有重要意义的大型语言模型，将为人工智能领域的发展做出重要贡献。我们期待通义千问在未来能够取得更大的突破，为人类带来更多的便利和价值。
