Qwen2, der Nachfolger von Qwen1.5, bietet fünf Modellgrößen: Qwen2-0.5B, Qwen2-1.5B, Qwen2-7B, Qwen2-57B-A14B und Qwen2-72B. Das Modell, das in 27 Sprachen trainiert wurde, zeigt verbesserte Leistungen in Programmierung, Mathematik und dem Umgang mit Kontexten von bis zu 128.000 Tokens. Es ist als Open-Source auf Hugging Face und ModelScope verfügbar und zielt darauf ab, die KI-Forschung und -Anwendungen voranzutreiben.

Key Facts

Modellgrößen: Fünf verfügbare Größen.

Mehrsprachiges Training: 27 Sprachen.

Verbesserte Leistung: Überlegen in Programmierung und Mathematik.

Kontextlänge: Bis zu 128K Tokens.

Open Source: Verfügbar auf Hugging Face und ModelScope.

Qwen2 übertrifft Qwen1.5 deutlich, insbesondere in großen Modellen. Qwen2-72B brilliert in Benchmarks für Sprachverständnis, Programmierung und Mathematik und übertrifft andere führende Modelle wie Llama-3-70B. Auch kleinere Modelle zeigen überlegene Leistungen im Vergleich zu ähnlichen oder größeren Modellen.

Qwen2 wurde in 27 weiteren Sprachen trainiert und zeigt erhebliche Fortschritte in der multilingualen Verarbeitung, einschließlich der effektiven Handhabung von Code-Switching, einer häufigen Herausforderung bei mehrsprachigen Aufgaben. Bewertungen zeigen signifikante Verbesserungen im Umgang mit mehrsprachigen Eingaben.

Qwen2 legt großen Wert auf die sichere und verantwortungsbewusste Nutzung von KI. Bewertungen zeigen, dass Qwen2-72B-Instruct im Vergleich zu GPT-4 und Mistral-8x22B besser darin abschneidet, schädliche Antworten in mehreren Sprachen zu minimieren.

Fazit Qwen2

Qwen2 stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von KI-Modellen dar, mit verbesserten Fähigkeiten und breiteren Anwendungsmöglichkeiten. Die Open-Source-Verfügbarkeit fördert die Zusammenarbeit und Innovation in der Community.

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Quelle, GitHub, Hugg