Qwen2.5是阿里云Qwen团队在大型语言模型领域的新成果，它不仅是Qwen2的升级版，更在多个方面实现了显著提升。本文将深入探讨Qwen2.5的技术特点、安装使用方法以及实际应用案例，为开发者和研究者提供一份全面的指南。
Qwen2.5的技术概览
Qwen2.5系列模型拥有多种参数规模，包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B，涵盖了基础版和指令版两种变体。这种多样性使得Qwen2.5能够满足不同应用场景的需求，无论是资源有限的边缘设备还是需要高性能的服务器。
与Qwen2相比，Qwen2.5在数据规模上有了显著的提升，预训练数据集扩展到了18T tokens。更大的数据集意味着模型能够学习到更丰富的知识和更复杂的模式，从而提升其性能和泛化能力。
核心优势
Qwen2.5在以下几个方面表现突出：
- 指令遵循：Qwen2.5能够更好地理解和执行用户的指令，从而实现更精准的任务完成。
- 长文本生成：Qwen2.5支持高达128K的上下文长度，并能生成超过8K tokens的长文本，这使得它在处理需要大量上下文信息的任务时具有显著优势。
- 结构化数据理解：Qwen2.5能够理解和处理结构化数据，如表格，从而实现更智能的数据分析和处理。
- 结构化输出生成：Qwen2.5能够生成结构化的输出，尤其是JSON格式，这使得它在构建API和数据交换等应用中非常有用。
- 鲁棒性：Qwen2.5对各种系统提示的鲁棒性更强，这意味着它在面对不同的输入和环境时，能够保持稳定和可靠的性能。
- 角色扮演和聊天机器人：Qwen2.5增强了角色扮演的实现和聊天机器人的条件设置，这使得它在构建虚拟助手和娱乐应用时更具优势。
性能评估
Qwen2.5在多个基准测试中表现出色，超越了同类模型。具体来说：
- 通用任务：在MMLU、BBH、ARC-C、TruthfulQA、Winogrande、HellaSwag等通用任务中，Qwen2.5表现出色。
- 数学任务：在GPQA、Theoremqa、MATH、GSM8K等数学任务中，Qwen2.5表现突出，尤其是在MATH中，Qwen2.5-72B-Instruct的得分从Qwen2-7B/72B-Instruct的52.9/69.0上升到了75.5/83.1。
- 代码任务：在HumanEval、HumanEval+、MBPP、MBPP+、MultiPL-E等代码任务中，Qwen2.5表现优异，尤其是在LiveCodeBench中，Qwen2.5-72B-Instruct的得分达到了55.5，优于Qwen2-72B-Instruct的32.2。
- 多语言任务：在Multi-Exam、Multi-Understanding、Multi-Mathematics、Multi-Translation等多语言任务中，Qwen2.5表现出色，尤其是在Multi-Understanding中，Qwen2.5-72B的得分达到了89.6，展现出强大的多语言理解能力。
- 人类偏好：Qwen2.5生成的内容更加贴近人类的偏好，在Arena-Hard和MT-Bench等评估指标上都有显著提升。
数据预处理
为了训练Qwen2.5，阿里云Qwen团队采用了大规模数据集，并设计了精细的数据预处理流程。数据预处理策略包括批量推理、流式推理等，这些策略旨在提高数据的质量和模型的训练效率。
模型结构
Qwen2.5采用了密集型、仅解码器结构。这种结构使得模型能够更好地捕捉上下文信息，并生成高质量的文本。
优化策略
为了进一步提升模型的性能，阿里云Qwen团队采用了SFT（监督微调）和RLHF（人类反馈强化学习）等训练方法。此外，Qwen2.5还支持量化实践，如GPTQ、AWQ，以生成高质量的量化文件，从而降低模型的存储和计算成本。
Qwen2.5的安装与使用
本节将介绍如何安装和使用Qwen2.5模型。我们将分别介绍使用Hugging Face Transformers和ModelScope两种方式。
使用Hugging Face Transformers
首先，确保你安装了最新版本的transformers（至少4.37.0）。然后，可以使用以下代码片段与聊天模型交互：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
{"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]对于量化模型，建议使用对应的GPTQ和AWQ版本，即Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8和Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ。
使用ModelScope
ModelScope是另一个流行的模型 Hub，特别适合中国大陆的用户。使用ModelScope可以更方便地下载模型检查点。
本地运行
Qwen2.5支持多种本地运行方式，包括使用llama.cpp、Ollama、MLX-LM、LMStudio和OpenVINO等框架。
使用Ollama
Ollama是一个流行的本地LLM运行框架。首先，安装Ollama，然后启动Ollama服务：
ollama serve然后，使用以下命令加载并运行模型：
ollama run qwen2.5:7b你还可以通过OpenAI兼容的API访问Ollama服务。
使用llama.cpp
下载我们提供的GGUF文件或自己创建，然后可以使用最新版本的llama.cpp通过一行命令直接使用它们：
Web UI
你可以使用text-generation-webui或llamafile创建Web UI演示。
部署
Qwen2.5得到了多个推理框架的支持，包括vLLM和SGLang。
使用vLLM
vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理框架。使用以下命令启动服务器：
工具使用
对于工具使用能力，建议查看Qwen-Agent，它为这些API提供了一个封装，以支持工具使用或函数调用。
微调
我们建议您使用训练框架，包括Axolotl、Llama-Factory、unsloth、Swift 等，利用 SFT、DPO、PPO 等方法微调您的模型。
Qwen2.5的应用案例
Qwen2.5在多个领域都有广泛的应用前景。以下是一些可能的应用案例：
- 智能客服：Qwen2.5可以用于构建智能客服系统，自动回答用户的问题，提供快速和准确的客户服务。
- 内容创作：Qwen2.5可以用于生成各种类型的内容，如文章、新闻、故事等，从而提高内容创作的效率和质量。
- 代码生成：Qwen2.5可以用于生成代码，帮助开发者快速构建应用程序。
- 数据分析：Qwen2.5可以用于分析结构化数据，如表格，从而发现有价值的信息。
- 教育：Qwen2.5可以用于构建智能教育系统，提供个性化的学习体验。
Qwen2.5作为阿里云Qwen团队的最新成果，在性能、功能和易用性方面都有了显著的提升。它不仅可以用于各种实际应用，还可以作为研究平台，帮助研究者探索大型语言模型的更多可能性。
