Qwen2.5-LLM是阿里巴巴集團 Qwen 團隊推出的大型語言模型，包括多種參數規模的模型，如 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 和 72B。模型經過大規模數據集預訓練，擁有豐富的知識儲備和強大的文本生成能力。Qwen2.5-LLM在指令執行、長文本處理、結構化數據理解等方面有顯著提升，支持多達 128K tokens 的上下文長度，能生成最多 8K tokens 的文本。
Qwen2.5-LLM的主要功能多種規模參數版本的模型：提供從 0.5B 到 72B 不同參數規模的模型 ，適應不同應用需求。大規模數據預訓練：在包含高達 18T tokens 的數據集上進行預訓練，增強模型的知識儲備。長文本處理能力：支持長文本處理，能生成最多 8K tokens 的內容，理解長達 128K tokens 的上下文。指令遵循與改進：模型對各種系統提示有適應性，增強角色扮演和聊天機器人的條件設置功能。多語言支持：支持超過 29 種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、意大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。Qwen2.5-LLM的技術原理Transformer 架構：采用 Transformer 架構-廣泛應用于自然語言處理任務，特別是在處理序列數據方面。自回歸語言模型：作為自回歸語言模型，Qwen2.5-LLM根據序列中的前導 token 預測下一個 token，適用于文本補全和生成任務。預訓練和微調：模型在大規模文本數據集上進行預訓練，學習語言的統計模式和結構，通過微調進一步適應特定的任務或指令。多模態能力：Qwen2.5-LLM集成視覺和音頻理解的能力，能處理多模態數據。工具調用和角色扮演：Qwen2.5-LLM支持工具調用，允許模型調用外部工具來增強其功能。同時，能進行角色扮演，適應不同的對話場景。Qwen2.5-LLM的項目地址項目官網：qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-llmGitHub倉庫：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-66e81a666513e518adb90d9eQwen2.5-LLM的應用場景聊天機器人和虛擬助手：作為對話系統的核心，提供自然語言理解和文本生成，實現用戶交互。內容創作和編輯：自動生成文章、故事、詩歌或其他文本內容，輔助編輯和寫作。語言翻譯：通常需要編碼器-解碼器架構，但僅解碼器模型同樣能用于生成翻譯文本。教育和學習輔助：輔助學生和教師進行語言學習、作業輔導和知識測試。 
