72B参数+128K上下文！阿里巴巴Qwen2.5大模型如何重构多模态AI天花板

>模型架构全面进化
>▸ 参数规模覆盖0.5B到72B七级梯度（"B"代表十亿参数），同时提供基础版与指令微调版
>▸ 采用18万亿tokens超大规模预训练（"T"代表万亿量级）
>▸ 上下文窗口扩展至128K tokens，长文本生成能力突破8K tokens

>核心能力飞跃提升
>▸ 结构化数据处理专家：表格解析与JSON格式生成准确率提升40%
>▸ 多语言大师：支持中/英/法/西等29种语言的无缝切换
>▸ 角色扮演大师：系统提示适配性增强300%，打造更自然的对话体验

>技术突破三大维度
>1️⃣ 语义理解革命：通过多模态数据预训练，实现文本、图像、音频的联合表征
>2️⃣ 人机协作进化：工具调用响应速度提升60%，AI Agent交互更智能
>3️⃣ 行业适配升级：金融文本生成、代码解释等专业场景准确率达SOTA水平

论文：2025.01.03V2_Qwen2.5 Technical Report

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.15115

代码：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5

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背景和贡献

>随着AGI（人工通用智能）的快速发展，大型语言模型（LLM）在语言理解、生成和推理方面展现出“涌现能力”。模型规模扩大、数据质量提升及训练方法优化（如预训练+微调+RLHF）是主要驱动力。

• >模型规模扩展：Qwen2.5覆盖0.5B到72B参数，并引入MoE（混合专家）变体（Turbo和Plus），在资源受限场景下提供高性价比选择。
• >数据质量提升：预训练数据从7万亿token增至18万亿，重点优化数学、代码和知识领域的数据混合与过滤。后训练阶段引入百万级有监督微调（SFT）样本，结合离线RL（DPO）和在线RL（GRPO）增强人类偏好对齐能力。
• >功能改进：支持更长文本生成（8K→1M token）、结构化数据解析（JSON/表格）、工具调用等，提升实际应用能力。

   

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  主要方法

   

• >基础架构>：基于Transformer解码器，采用GQA（分组查询注意力）、SwiGLU激活函数、RoPE（旋转位置编码）等技术优化计算效率与长上下文处理。

• >MoE架构>：将标准FFN层替换为多专家层，结合细粒度专家分割和共享路由机制，提升模型性能。

• >分词器>：基于BBPE（字节级BPE），词汇量151,643，新增工具调用专用控制token，统一各模型分词策略。

   

>数据优化>：

• >高质量数据过滤与多维度评分。

• >引入数学（Qwen2.5-Math）和代码（Qwen2.5-Coder）领域专用数据。

• >合成数据生成与严格过滤。

   

>长上下文训练>：

• >分阶段扩展上下文长度（4K→128K token），采用YARN和DCA（双块注意力）技术提升长序列建模能力。

• >Qwen2.5-Turbo支持百万token上下文，通过渐进式训练策略平衡效率与性能。

   

• >有监督微调（SFT）>：针对长文本生成、数学推理、代码生成等任务构建专用数据集，结合反向翻译、代码验证、多语言对齐等技术提升模型能力。

• >两阶段强化学习>：离线RL（DPO）>：基于执行反馈和答案匹配优化数学、代码等确定性任务。在线RL（GRPO）>：利用奖励模型（RM）优化生成结果的真理性、无害性、简洁性等人类偏好指标。

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实验与结果

>3.1.基准测试表现

• >通用任务：Qwen2.5-72B-Instruct在MMLU、BBH等基准上超越Llama-3-405B，部分任务领先（如MMLU-Pro）。
• >数学与代码：MATH数据集上，Qwen2.5-72B得分62.1（对比Llama-3-405B的53.8）。HumanEval代码生成任务中，Qwen2.5-72B达到86.6分，接近GPT-4o-mini（88.4）。
• >多语言能力：在阿拉伯语、日语等多语言MMLU变体上表现优异，跨语言迁移能力显著。

• >RULER基准：Qwen2.5-72B-Instruct在128K token长度下准确率达88.4%，优于GPT-4（81.2%）。
• >Passkey检索：Qwen2.5-Turbo在1M token长度下实现100%准确率，推理速度提升3.2-4.3倍。