Alibaba Cloud Tongyi Qianwen 팀은 최근 새로운 오픈 소스 모델 QWEN2.5-1M 시리즈를 출시했습니다. 여기에는 두 가지 모델이 포함되어 있습니다. 수백만 개의 토큰 컨텍스트 길이에 의해 지원되고 추론 속도가 크게 향상되었습니다. 이는 초 긴 텍스트 및 모델 추론 효율성의 처리에서 큰 획기적인 획기적인 것으로 나타 났으며, 이는 대형 모델이보다 복잡하고 더 긴 형식의 작업에 적용될 가능성을 제공합니다. 이 릴리스는 다시 한 번 인공 지능 분야에서 알리바바 클라우드의 기술 강점과 혁신 능력을 보여줍니다.
이번에 발표 된 QWEN2.5-1M 시리즈 모델은 지루한 분할 없이는 서적, 보고서 및 법률 문서와 같은 초대형 문서를 처리 할 수있을뿐만 아니라 작업의 복잡한 처리 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다. (예 : 코드 이해력, 복잡한 추론, 여러 라운드의 대화 등). 또한 VLLM을 기반으로 한 추론 프레임 워크 및 드문주의 메커니즘은 모델 추론 속도를 3 ~ 7 배 증가시켜 사용자 경험과 응용 프로그램 효율성을 크게 향상 시켰습니다. Qwen2.5-1m의 출시는 의심 할 여지없이 대형 언어 모델 기술의 개발 및 적용을 더욱 촉진 할 것입니다.
Qwen2.5-1m의 핵심 하이라이트는 수백만 개의 토큰의 초기 컨텍스트 처리 기능에 대한 기본 지원입니다. 이를 통해 모델은 지루한 세분화의 필요없이 책, 긴 보고서, 법률 문서 등과 같은 매우 긴 문서를 쉽게 처리 할 수 있습니다. 동시에이 모델은 더 길고 깊은 대화를 지원하며, 이는 더 긴 대화 역사를 기억하고보다 일관적이고 자연스러운 대화식 경험을 달성 할 수 있습니다. 또한 QWEN2.5-1M은 코드 이해, 복잡한 추론 및 여러 라운드의 대화와 같은 복잡한 작업을 이해하는 데 더 강력한 능력을 보여줍니다.
QWEN2.5-1M은 수백만 개의 토큰의 충격적인 컨텍스트 길이 외에도 또 다른 주요 획기적인 추론을 제공합니다 . 이 혁신적인 프레임 워크를 통해 QWEN2.5-1M은 수백만 개의 토큰 입력을 처리 할 때 속도를 3 ~ 7 배 증가시킬 수 있습니다.
QWEN2.5-1M의 출시는 기술 혁신 일뿐 만 아니라 대형 모델의 실제 적용을위한 새로운 상황을 열어줍니다. 맥락 길이와 효율적인 추론 속도는 더 많은 응용 시나리오를 강화하고 모든 생계에서 인공 지능 기술의 구현을 촉진합니다. 앞으로 Qwen2.5-1m을 기반으로 더 혁신적인 응용 프로그램을 볼 수 있다고 생각합니다.