Evidence.ir

▫️شگفتانه جدید چینی‌ها: ارائه مدل زبانی بزرگ Qwen2.5 با عملکرد خارق العاده

این مدل متعلق به شکرت Alibaba است و آن طور که ادعا می‌کند در برخی زمینه‌ها حتی از DeepSeek هم عملکرد بهتری دارد. در این صفحه توضیحات کاملی ارائه شده است که من مهم‌ترین نکات را اینجا بیان می‌کنم.

معرفی نسل جدید مدل Qwen

‏Qwen-2.5 به‌عنوان نسخه‌ای بهبودیافته از خانواده مدل‌های زبانی Qwen معرفی شده و هدف اصلی آن ارائه قابلیت‌های بهتر در درک متن، کدنویسی، استدلال، و تعامل چندمرحله‌ای (multi-turn) است.

بهبود در معماری و فرایند پیش‌آموزش

در این نسخه بر معماری مدل و فرایند پیش‌آموزش (pre-training) متمرکز شده است تا کیفیت پاسخ‌ها و توانایی‌های مدل در زبان‌های مختلف ارتقا یابد.

از داده‌های گسترده و متنوع‌تری برای پیش‌آموزش استفاده شده و تکنیک‌های جدیدی در بهینه‌سازی و تنظیم ابرپارامترها (hyperparameters) به‌کار رفته است.

توانایی‌های برجسته

قابلیت تولید متن (Text Generation): بهبود در روانی و انسجام متنی در مکالمات و متون بلند.

تعامل چندمرحله‌ای (Multi-turn Dialogue): قدرت پاسخ‌دهی پیوسته به پرسش‌ها در گفت‌وگوهای طولانی و درک بهتر تاریخچه مکالمه.

درک و تولید کد (Code Generation): توانایی بالاتر در تفسیر و نگارش قطعه کدها، که می‌تواند برای کاربردهای توسعه نرم‌افزار مفید باشد.

استدلال و تحلیل (Reasoning): پیشرفت در حل مسائل پیچیده، تحلیل داده‌ها و ارائه استدلال‌های منطقی‌تر.

پوشش دانش عمومی (Knowledge): گستره وسیع‌تری از دانسته‌ها در زمینه‌های گوناگون، به‌ویژه حوزه‌های تخصصی.

بهبود در کارایی و مقایسه با سایر مدل‌ها

در تست‌های بنچمارک (Benchmarks) و مقایسه با سایر مدل‌های هم‌رده (مثلاً مدل‌هایی با اندازه مشابه یا کمی بزرگ‌تر) پیشرفت‌های چشم‌گیری مشاهده شده است.

قدرت یادگیری و انطباق مدل در شرایط و داده‌های متفاوت نسبت به نسخه‌های پیشین ارتقا یافته است.

امکان استفاده متن‌باز (Open-Source)

‏Qwen-2.5 به‌صورت متن‌باز قابل دریافت و استفاده است. این موضوع زمینه را برای تحقیقات دانشگاهی و همچنین کاربردهای صنعتی بازتر می‌کند.

کاربردهای متنوع

حوزه‌هایی مانند چت‌بات‌های هوشمند، تولید محتوای خودکار، خلاصه‌سازی متون، تحلیل احساس (Sentiment Analysis)، پرسش‌وپاسخ پیشرفته و حتی کاربردهای کدنویسی، همگی می‌توانند از توانمندی Qwen-2.5 بهره ببرند.

اهداف توسعه و برنامه‌های آتی

تیم توسعه‌دهنده قصد دارد با گسترش مستمر مجموعه داده‌های آموزشی و بهبود روش‌های یادگیری، قابلیت‌ها و کیفیت پاسخ‌گویی را در نسخه‌های آینده خانواده Qwen باز هم افزایش دهد.

همچنین برنامه‌هایی برای گسترش پشتیبانی از زبان‌های بیشتر و کاربردهای تخصصی‌تر (مانند حوزه‌های پزشکی، حقوقی، مالی و …) مطرح شده است.

[سپاس ویژه از یکی ار همراهان کانال که این مدل را معرفی کرد]


🔗 نحوه دسترسی:


دمویی از این ربات در سایت زیر بالا آمده است. برای استفاده کافیست با جی‌میل وارد شوید. سرعتش کند است:

https://chat.qwenlm.ai/


مشاهده کدها و سایر اطلاعات در گیت‌هاب:

https://github.com/QwenLM/Qwen2.5


مشاهده در huggingface:

huggingface.co/Qwen

#AI
#LLMs
#Qwen
#chatbot

🆔 @irevidence

www.tgoop.com/irevidence/701

1.5K viewsedited  Jan 29 at 18:35

▫️شگفتانه جدید چینی‌ها: ارائه مدل زبانی بزرگ Qwen2.5 با عملکرد خارق العاده

این مدل متعلق به شکرت Alibaba است و آن طور که ادعا می‌کند در برخی زمینه‌ها حتی از DeepSeek هم عملکرد بهتری دارد. در این صفحه توضیحات کاملی ارائه شده است که من مهم‌ترین نکات را اینجا بیان می‌کنم.

معرفی نسل جدید مدل Qwen

‏Qwen-2.5 به‌عنوان نسخه‌ای بهبودیافته از خانواده مدل‌های زبانی Qwen معرفی شده و هدف اصلی آن ارائه قابلیت‌های بهتر در درک متن، کدنویسی، استدلال، و تعامل چندمرحله‌ای (multi-turn) است.

بهبود در معماری و فرایند پیش‌آموزش

در این نسخه بر معماری مدل و فرایند پیش‌آموزش (pre-training) متمرکز شده است تا کیفیت پاسخ‌ها و توانایی‌های مدل در زبان‌های مختلف ارتقا یابد.

از داده‌های گسترده و متنوع‌تری برای پیش‌آموزش استفاده شده و تکنیک‌های جدیدی در بهینه‌سازی و تنظیم ابرپارامترها (hyperparameters) به‌کار رفته است.

توانایی‌های برجسته

قابلیت تولید متن (Text Generation): بهبود در روانی و انسجام متنی در مکالمات و متون بلند.

تعامل چندمرحله‌ای (Multi-turn Dialogue): قدرت پاسخ‌دهی پیوسته به پرسش‌ها در گفت‌وگوهای طولانی و درک بهتر تاریخچه مکالمه.

درک و تولید کد (Code Generation): توانایی بالاتر در تفسیر و نگارش قطعه کدها، که می‌تواند برای کاربردهای توسعه نرم‌افزار مفید باشد.

استدلال و تحلیل (Reasoning): پیشرفت در حل مسائل پیچیده، تحلیل داده‌ها و ارائه استدلال‌های منطقی‌تر.

پوشش دانش عمومی (Knowledge): گستره وسیع‌تری از دانسته‌ها در زمینه‌های گوناگون، به‌ویژه حوزه‌های تخصصی.

بهبود در کارایی و مقایسه با سایر مدل‌ها

در تست‌های بنچمارک (Benchmarks) و مقایسه با سایر مدل‌های هم‌رده (مثلاً مدل‌هایی با اندازه مشابه یا کمی بزرگ‌تر) پیشرفت‌های چشم‌گیری مشاهده شده است.

قدرت یادگیری و انطباق مدل در شرایط و داده‌های متفاوت نسبت به نسخه‌های پیشین ارتقا یافته است.

امکان استفاده متن‌باز (Open-Source)

‏Qwen-2.5 به‌صورت متن‌باز قابل دریافت و استفاده است. این موضوع زمینه را برای تحقیقات دانشگاهی و همچنین کاربردهای صنعتی بازتر می‌کند.

کاربردهای متنوع

حوزه‌هایی مانند چت‌بات‌های هوشمند، تولید محتوای خودکار، خلاصه‌سازی متون، تحلیل احساس (Sentiment Analysis)، پرسش‌وپاسخ پیشرفته و حتی کاربردهای کدنویسی، همگی می‌توانند از توانمندی Qwen-2.5 بهره ببرند.

اهداف توسعه و برنامه‌های آتی

تیم توسعه‌دهنده قصد دارد با گسترش مستمر مجموعه داده‌های آموزشی و بهبود روش‌های یادگیری، قابلیت‌ها و کیفیت پاسخ‌گویی را در نسخه‌های آینده خانواده Qwen باز هم افزایش دهد.

همچنین برنامه‌هایی برای گسترش پشتیبانی از زبان‌های بیشتر و کاربردهای تخصصی‌تر (مانند حوزه‌های پزشکی، حقوقی، مالی و …) مطرح شده است.

[سپاس ویژه از یکی ار همراهان کانال که این مدل را معرفی کرد]


🔗 نحوه دسترسی:


دمویی از این ربات در سایت زیر بالا آمده است. برای استفاده کافیست با جی‌میل وارد شوید. سرعتش کند است:

https://chat.qwenlm.ai/


مشاهده کدها و سایر اطلاعات در گیت‌هاب:

https://github.com/QwenLM/Qwen2.5


مشاهده در huggingface:

huggingface.co/Qwen

#AI
#LLMs
#Qwen
#chatbot

🆔 @irevidence

BY Evidence.ir