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中国互联网协会副秘书长裴玮近日在2024中国互联网大会上发布《中国互联网发展报告(2024)》。《报告》指出#xff0c;
在人工智能领域#xff0c;2023年我国人工智能产业应用进程持续推进#xff0c;核心产业规模达到5784亿元。
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中国互联网协会副秘书长裴玮近日在2024中国互联网大会上发布《中国互联网发展报告(2024)》。《报告》指出
在人工智能领域2023年我国人工智能产业应用进程持续推进核心产业规模达到5784亿元。
截至2024年3月我国人工智能企业数量超过4500家
已有714个大模型完成生成式人工智能服务备案。
中国人工智能领域的论文产出数量位列全球第二专利申请量超129万件占比高达64%
今天就来看看国内大模型的翘楚
阿里通义千问大模型Qwen2-72B-Instruct
通用能力登顶国内第一
全球开源大模型No.1 在Hugging Face 发布的开源大模型排行中阿里云开源的通义千问Qwen指令微调模型 Qwen2-72B 在开源模型排行榜上荣登榜首。其联合创始人兼首席执行 Clem Delangue也在X上对中国开源大模型表示了肯定。
我们再来看一组国内的基准测评数据。
在中文大模型测评基准 SuperCLUE 的总榜单中阿里通义千问的开源模型成为排名第一的中国大模型也是全球最强的开源模型。 在开源排行榜单中 Qwen2-72B毫无疑问直接干到了第一名的位置。 Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct均实现了长达128K tokens上下文长度的支持。
另外在针对大模型泛化性的问题上Qwen2特别针对除了中英文之外的27种语言进行了增强显著提升了Qwen2在多语言上的能力。 这是官方发布的Qwen2-72B和其它两个同量级开源大模型以及自身前代版本的测试。
从结果上来看我们能清晰的看到Qwen2-72B在自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的模型。
Qwen2-72B-Instruc指令微调可以理解为Qwen2-72B 的一个特化版本它在指令遵循、代码理解、数学解题以及多语言处理方面进行了优化和提升。
所以我们再来看一下优化后的版本对比 看这数据依旧超过同等开源大模型甚至比更大规模的模型还要强直接就是一个降维打击。 需要特别指出的是Qwen2-72B尤其在代码和数学能力上得到了显著的提升。在python、js、java、c等编程语言上去全面优于之前号称地标最强的Llama3-70B 。数学能力就不多说了同样是吊打。 再来看看大海捞针的测试。
有的小伙伴可能不太了解什么是大海捞针大海捞针测试是指在大量数据中寻找特定的信息或模式。在大模型领域大海捞针测试通常是一个比喻用来形象地描述在海量数据中找到特定信息点的难度和复杂性。这种测试可以用于评估大型语言模型LLMs在处理和检索大量文本数据时的性能。
从图中我们不难看出Qwen2-72B-Instruct模型在所有测试的上下文长度中无论是事实检索还是文档深度检索都展现出了较高的准确性特别是在较短的上下文长度下。
Qwen2-72B-Instruct能够完美处理128k上下文长度内的信息抽取任务。
当然其他几个模型的也不差Qwen2-57B-A14B-Instruct能处理64k的上下文长度而该系列中的两个较小模型则支持32k的上下文长度。 今天的分享到这里就结束啦~
Qwen2-72B-Instruct的发布是中国大模型语言首次登顶全球no1尽管是开源。这款由阿里巴巴推出的模型在多项性能指标上超越了当前领先的开源模型尤其在代码理解、数学解题和多语言处理方面表现出色。
目前Qwen2已经在Hugging Face和ModelScope上开源有感兴趣的小伙伴们可以去试一下~
