阿里团队Qwen2.5-1M系列大模型技术报告
在本报告中，我们介绍了Qwen2.5-1M系列模型，将上下⽂⻓度扩展到100万标记。 前的128K版本相⽐，Qwen2.5-1M系列通过⻓上下⽂的预训练和后训练，显著增强了⻓ 通过⻓数据合成、渐进式预训练和多阶段监督微调等关键技术，有效提⾼
报告摘要
在本报告中，我们介绍了Qwen2.5-1M系列模型，将上下⽂⻓度扩展到100万标记。 前的128K版本相⽐，Qwen2.5-1M系列通过⻓上下⽂的预训练和后训练，显著增强了⻓ 通过⻓数据合成、渐进式预训练和多阶段监督微调等关键技术，有效提⾼
核心要点
- 为了解决这个问题，增加LLMs的上下⽂窗⼝已经成为⼀个重要趋势。
报告信息
- 文件全名
- 《阿里团队Qwen2.5-1M系列大模型技术报告-19页.pdf》
- 适合读者
- 核心数据
- 这种局限性是由于⾃然⽂本通常优先考虑本地连贯性⽽不是全局结构，模型可以轻松地预测下
- • Fill in the Middle（FIM, Bavarian 等⼈，2022年）：FIM 任务要求模型预测给定⽂本序列中
- 不仅增强了数据效率，还通过加速学习过程并要求更少的迭代次数来达到⾼性能，从⽽降低了整体计算
- 在这些阶段，培训数据被筛选，以包括当前最⼤⻓度的75%序列和25%更短的序列。
- 核心议题
常见问题
《阿里团队Qwen2.5-1M系列大模型技术报告》主要包含哪些内容?
在本报告中，我们介绍了Qwen2.5-1M系列模型，将上下⽂⻓度扩展到100万标记。 前的128K版本相⽐，Qwen2.5-1M系列通过⻓上下⽂的预训练和后训练，显著增强了⻓ 通过⻓数据合成、渐进式预训练和多阶段监督微调等关键技术，有效提⾼核心数据:这种局限性是由于⾃然⽂本通常优先考虑本地连贯性⽽不是全局结构，模型可以轻松地预测下;• Fill in the Middle（FIM, Bavarian 等⼈，2022年）：FIM 任务要求模型预测给定⽂本序列中;不仅增强了数据效率，还通过加速学习过程并要求更少的迭代次数来达到⾼性能，从⽽降低了整体计算。
这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?
覆盖 2025 年,全文约 19。
这份报告是免费的吗?如何获取?
本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。
这份报告适合哪些读者?
适合战略规划、行业研究员等读者参考。
报告涉及哪些关键议题?
重点分析了大模型、GPT、Llama等议题。
继续阅读
查看全部 →