关于Qwen大型语言模型（LLM）系列的一切你需要知道的
Qwen大型语言模型（LLM）系列：你需要了解的一切
大型语言模型(LLMs)自问世以来，已经极大地重塑了人工智能(AI)领域的格局。这些模型为挑战性的推理和问题解决问题提供了强大的框架，彻底改变了许多AI学科。LLMs是适应性强的代理人，由于其能够将大量知识压缩到神经网络中，因此能够执行各种任务。当给予访问聊天界面的权限时，它们可以执行以前被认为是人类专有的工作，如创造性工作和专业级问题解决。从聊天机器人和虚拟助手到语言翻译和摘要工具，都是基于这种变革而产生的应用程序。
LLMs作为综合学习代理人与其他系统、资源和模型合作，以达到人类设定的目标。这包括它们遵循多模态指令的能力、运行程序、使用工具等等。这为AI应用开辟了新的可能性，包括自动驾驶汽车、医疗保健和金融等领域。尽管拥有出色的能力，LLMs因缺乏可重复性、可操控性和服务提供商的可访问性而备受批评。
最近的研究中，一组研究人员介绍了QWEN1，这标志着团队综合大型语言模型系列的首次发布，即QWEN LLM系列。QWEN不是一个特定的模型，而是具有不同参数数量的模型集合。这个系列的两个主要类别是QWEN，代表基础预训练语言模型，以及QWEN-CHAT，代表通过人类对齐方法进行改进的聊天模型。
基于QWEN代表的基础语言模型在各种下游任务中表现出色。由于在各种文本和编码数据集的广泛训练，这些模型对许多不同领域有着深入的理解。由于其适应性和在各种活动中获得成功的能力，它们对于各种应用来说是宝贵的资产。
另一方面，QWEN-CHAT模型专门用于自然语言的互动和对话。它们经过了人工对齐方法的深入微调，包括来自人类反馈的强化学习和监督微调。特别是，强化学习和人类反馈在提高这些聊天模型的功能方面取得了很大的成功。
除了QWEN和QWEN-CHAT，该团队还推出了两个专门针对编码任务的模型系列变体。称为CODE-QWEN和CODE-QWEN-CHAT，这些模型经过了大规模代码数据集的严格预训练，然后进行了微调，以在涉及代码理解、创作、调试和解释的任务中表现出色。尽管它们可能稍微落后于专有模型，但在性能方面远远超过开源对应物，使它们成为学术界和开发人员的宝贵工具。
类似于此，还开发了MATH-QWEN-CHAT，专注于解决数学难题。在涉及数学的工作中，这些模型的表现远远优于开源模型，并接近商业模型的能力。总之，QWEN标志着广泛语言模型创作的一个重要转折点。它包括各种模型，能够集体展示LLMs在AI领域的转型潜力，展示它们在性能方面优于开源替代方案。
