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    阿里云百炼上线Qwen2.5-Turbo模型:支持100万超长上下文[ 1号文库 ]

    1号文库 时间:2024-11-22 20:22:38 热度:0℃

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    简介:

    字典百科网(zdbk.com)11月20日消息,阿里云百炼宣布,最新的Qwen2.5-Turbo模型已在平台上线,即日起所有用户可在阿里云百炼调用Qwen2.5-Turbo API,百万tokens仅

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    字典百科网(zdbk.com)11月20日消息,阿里云百炼宣布,最新的Qwen2.5-Turbo模型已在平台上线,即日起所有用户可在阿里云百炼调用Qwen2.5-Turbo API,百万tokens仅需0.3元,同时还免费为用户赠送1000万tokens额度。

    阿里云百炼上线Qwen2.5-Turbo模型:支持100万超长上下文

    该模型支持100万超长上下文,相当于100万个英文单词或150万个汉字,并且在多个长文本评测集中的性能表现超越GPT-4。

    据介绍,Qwen2.5-Turbo可应用于长篇小说深入理解、仓库级别代码助手、多篇论文阅读等场景,可一次性处理10本长篇小说,150小时的演讲稿,3万行代码。

    阿里云百炼上线Qwen2.5-Turbo模型:支持100万超长上下文

    具体来看,Qwen2.5-Turbo在1M长度的超长文本检索(Passkey Retrieval)任务中的准确率可达到100%,在长文本评测集RULER上获得93.1分,超越GPT-4。

    在LV-Eval、LongBench-Chat等更加接近真实场景的长文本任务中,Qwen2.5-Turbo在多数维度超越了GPT-4o-mini。

    阿里云百炼上线Qwen2.5-Turbo模型:支持100万超长上下文

    不仅是长文本,在MMU、LiveBench等短文本基准上Qwen2.5-Turbo的表现也非常优秀,在大部分任务上的表现显著超越之前上下文长度为1M tokens的开源模型。

    阿里云百炼上线Qwen2.5-Turbo模型:支持100万超长上下文

    在推理速度方面,团队利用稀疏注意力机制将注意力部分的计算量压缩了约12.5倍,将处理1M tokens上下文时的首字返回时间从4.9分钟降低到68秒,速度大幅提升了4.3倍。

    不过通义千问团队也表示,长文本任务处理依然存在诸多挑战,未来将进一步探索长序列人类偏好对齐,优化推理效率以减少运算时间,并继续研发更大、更强的长文本模型。

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