Qwen2.5-72B-Instruct
更新时间 2025-02-13 10:29:02
最近更新时间: 2025-02-13 10:29:02
本文为您详细介绍Qwen2.5-72B-Instruct模型。
模型简介
Qwen2.5系列发布了许多基本语言模型和指令调整语言模型，参数范围从0.5到720亿个参数不等。Qwen2.5-72B-Instruct模型是Qwen2.5系列大型语言模型指令调整版本。
使用场景
Qwen2.5 系列模型在自然语言理解、文本生成、编程能力、数学能力等方面都有显著提升。可以应用于聊天机器人和虚拟助手、内容创作和编辑、教育和学习辅助、编程辅助、数学问题解决等多种场景。
评测效果
Qwen2.5-72B-Instruct 型号提供卓越的性能，甚至在几项关键任务中超过了更大的 Llama-3.1-405B。Qwen2.5-72B-Instruct 在数学 （MATH： 83.1）、编码 （LiveCodeBench： 55.5） 和聊天 （Arena-Hard： 81.2） 方面表现出色。与其基本型号 Qwen2.5-72B 及其前身 Qwen2-72B-Instruct 相比，Qwen2.5-72B-Instruct 展示了所有任务的全面改进。
| Datasets | Mistral-Large2 Instruct | Llama-3.1-70B-Instruct | Llama-3.1-405B-Instruct | Qwen2-72B-Instruct | Qwen2.5-72B-Instruct |
|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 69.4 | 66.4 | 73.3 | 64.4 | 71.1 |
| MMLU-redux | 83.0 | 83.0 | 86.2 | 81.6 | 86.8 |
| GPQA | 52.0 | 46.7 | 51.1 | 42.4 | 49.0 |
| MATH | 69.9 | 68.0 | 73.8 | 69.0 | 83.1 |
| GSM8K | 92.7 | 95.1 | 96.8 | 93.2 | 95.8 |
| HumanEval | 92.1 | 80.5 | 89.0 | 86.0 | 86.6 |
| MBPP | 80.0 | 84.2 | 84.5 | 80.2 | 88.2 |
| MultiPL-E | 76.9 | 68.2 | 73.5 | 69.2 | 75.1 |
| LiveCodeBench 2305-2409 | 42.2 | 32.1 | 41.6 | 32.2 | 55.5 |
| LiveBench 0831 | 48.5 | 46.6 | 53.2 | 41.5 | 52.3 |
| IFeval strict-prompt | 64.1 | 83.6 | 86.0 | 77.6 | 84.1 |
| Arena-Hard | 73.1 | 55.7 | 69.3 | 48.1 | 81.2 |
| AlignBench v1.1 | 7.69 | 5.94 | 5.95 | 8.15 | 8.16 |
| MTbench | 8.61 | 8.79 | 9.08 | 9.12 | 9.35 |
技术亮点
- 基于领域的专业专家模型，知识明显增加，并且大大提高了编码和数学能力。
- 在指令跟随、生成长文本（超过 8K 个标记）、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面有了显著改进。对系统提示的多样性更具弹性，增强了聊天机器人的角色扮演实现和条件设置。
- 长上下文支持多达 128K 个令牌，并且可以生成多达 8K 个令牌。
- 多语言支持超过 29 种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
版本列表
| 版本列表 | 版本说明 |
|---|---|
| Qwen2.5-72B-Instruct | Qwen2.5系列发布了包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B参数范围的基本语言模型和指令调整语言模型。Qwen2.5系列所有模型都在最新的大规模数据集上进行了预训练，性能大大增强。 |
相关资源及引用
相关资源
相关引用
如有帮助，欢迎引用。
@misc{qwen2.5,
title = {Qwen2.5: A Party of Foundation Models},
url = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/},
author = {Qwen Team},
month = {September},
year = {2024}
}
@article{qwen2,
title={Qwen2 Technical Report},
author={An Yang and Baosong Yang and Binyuan Hui and Bo Zheng and Bowen Yu and Chang Zhou and Chengpeng Li and Chengyuan Li and Dayiheng Liu and Fei Huang and Guanting Dong and Haoran Wei and Huan Lin and Jialong Tang and Jialin Wang and Jian Yang and Jianhong Tu and Jianwei Zhang and Jianxin Ma and Jin Xu and Jingren Zhou and Jinze Bai and Jinzheng He and Junyang Lin and Kai Dang and Keming Lu and Keqin Chen and Kexin Yang and Mei Li and Mingfeng Xue and Na Ni and Pei Zhang and Peng Wang and Ru Peng and Rui Men and Ruize Gao and Runji Lin and Shijie Wang and Shuai Bai and Sinan Tan and Tianhang Zhu and Tianhao Li and Tianyu Liu and Wenbin Ge and Xiaodong Deng and Xiaohuan Zhou and Xingzhang Ren and Xinyu Zhang and Xipin Wei and Xuancheng Ren and Yang Fan and Yang Yao and Yichang Zhang and Yu Wan and Yunfei Chu and Yuqiong Liu and Zeyu Cui and Zhenru Zhang and Zhihao Fan},
journal={arXiv preprint arXiv:2407.10671},
year={2024}
}
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