

Qwen2.5 1M
簡介 :
Qwen2.5-1M 是一款開源的人工智能語言模型,專為處理長序列任務而設計,支持最多100萬Token的上下文長度。該模型通過創新的訓練方法和技術優化,顯著提升了長序列處理的性能和效率。它在長上下文任務中表現出色,同時保持了短文本任務的性能,是現有長上下文模型的優秀開源替代。該模型適用於需要處理大量文本數據的場景,如文檔分析、信息檢索等,能夠為開發者提供強大的語言處理能力。
需求人群 :
該產品適用於需要處理長文本數據的開發者、研究人員和企業,尤其是在自然語言處理、文本分析、信息檢索等領域。它能夠幫助用戶高效處理大規模文本數據,提升工作效率和模型性能。
使用場景
在長上下文任務中,如大海撈針任務,模型能從100萬Token文檔中準確檢索隱藏信息
在RULER、LV-Eval和LongbenchChat等複雜長上下文理解任務中表現優異
與GPT-4o-mini相比,在多個數據集上穩定超越,且上下文長度是其八倍
產品特色
支持最多100萬Token的上下文長度,適合長序列處理任務
開源模型,提供7B和14B兩種版本,方便開發者使用
推理框架基於vLLM,集成稀疏注意力方法,推理速度提升3-7倍
技術報告分享訓練和推理框架設計思路及消融實驗結果
在線演示可在Huggingface和Modelscope體驗模型性能
使用教程
1. 滿足系統要求:使用支持優化內核的Ampere或Hopper架構GPU,CUDA版本為12.1或12.3,Python版本>=3.9且<=3.12
2. 克隆vLLM倉庫並安裝依賴項,從自定義分支克隆並手動安裝
3. 啟動OpenAI兼容的API服務,根據硬件配置設置參數,如GPU數量、最大輸入序列長度等
4. 與模型交互:使用Curl或Python代碼向API發送請求,獲取模型的響應結果
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