Qwen2.5-7B-Instruct
简介
Qwen2.5 is the latest series of Qwen large language models. For Qwen2.5, we release a number of base language models and instruction-tuned language models ranging from 0.5 to 72 billion parameters. Qwen2.5 brings the following improvements upon Qwen2:
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模型配置
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已翻译Qwen2.5-7B-Instruct
介绍
Qwen2.5 是最新系列的 Qwen 大型语言模型。针对 Qwen2.5，我们发布了一系列基础语言模型和指令微调语言模型，参数规模从 0.5B 到 72B 不等。Qwen2.5 在 Qwen2 的基础上带来了以下改进：
- 知识储备显著增强，并且在编程和数学方面的能力大幅提升，这得益于我们在这些领域的专用专家模型。
- 在指令遵循、生成长文本（超过 8K tokens）、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面取得了显著改进。对系统提示的多样性更具鲁棒性，增强了聊天机器人的角色扮演实现和条件设置。
- 长上下文支持，最高可达 128K tokens，并且能够生成最多 8K tokens。
- 多语言支持，涵盖超过 29 种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
本仓库包含指令微调的 7B Qwen2.5 模型，具有以下特点：
- 类型：因果语言模型
- 训练阶段：预训练和后训练
- 架构：采用 RoPE、SwiGLU、RMSNorm 和 Attention QKV bias 的 transformers
- 参数数量：7.61B
- 参数数量（非 Embedding）：6.53B
- 层数：28
- 注意力头数（GQA）：Q 为 28，KV 为 4
- 上下文长度：完整 131,072 tokens，生成 8192 tokens
- 有关如何部署 Qwen2.5 以处理长文本的详细说明，请参考此部分。
要求
Qwen2.5 的代码已集成到最新的 Hugging Face transformers 中，我们建议您使用最新版本的 transformers。
如果使用 transformers<4.37.0，您将遇到以下错误：
KeyError: 'qwen2'
快速开始
以下代码片段使用了 apply_chat_template，展示了如何加载 tokenizer 和模型，以及如何生成内容。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
{"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
处理长文本
当前的 config.json 设置为支持最长 32,768 tokens 的上下文长度。
为了处理超过 32,768 tokens 的大规模输入，我们采用了 YaRN 技术，这是一种增强模型长度外推能力的方法，可确保在长文本上获得最佳性能。
对于支持的框架，您可以在 config.json 中添加以下内容以启用 YaRN：
{
...,
"rope_scaling": {
"factor": 4.0,
"original_max_position_embeddings": 32768,
"type": "yarn"
}
}
对于部署，我们建议使用 vLLM。
如果您不熟悉 vLLM，请参考我们的文档了解使用方法。
目前，vLLM 仅支持静态 YaRN，这意味着缩放因子不随输入长度变化，可能会影响短文本的性能。
我们建议仅在需要处理长上下文时才添加 rope_scaling 配置。
评估与性能
详细的评估结果请参见此 📑 博客。
关于 GPU 内存需求和相应吞吐量的要求，请参见此处的结果。
引用
如果您觉得我们的工作有帮助，欢迎引用我们。
@misc{qwen2.5,
title = {Qwen2.5: A Party of Foundation Models},
url = {https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/},
author = {Qwen Team},
month = {September},
year = {2024}
}
@article{qwen2,
title={Qwen2 Technical Report},
author={An Yang and Baosong Yang and Binyuan Hui and Bo Zheng and Bowen Yu and Chang Zhou and Chengpeng Li and Chengyuan Li and Dayiheng Liu and Fei Huang and Guanting Dong and Haoran Wei and Huan Lin and Jialong Tang and Jialin Wang and Jian Yang and Jianhong Tu and Jianwei Zhang and Jianxin Ma and Jin Xu and Jingren Zhou and Jinze Bai and Jinzheng He and Junyang Lin and Kai Dang and Keming Lu and Keqin Chen and Kexin Yang and Mei Li and Mingfeng Xue and Na Ni and Pei Zhang and Peng Wang and Ru Peng and Rui Men and Ruize Gao and Runji Lin and Shijie Wang and Shuai Bai and Sinan Tan and Tianhang Zhu and Tianhao Li and Tianyu Liu and Wenbin Ge and Xiaodong Deng and Xiaohuan Zhou and Xingzhang Ren and Xinyu Zhang and Xipin Wei and Xuancheng Ren and Yang Fan and Yang Yao and Yichang Zhang and Yu Wan and Yunfei Chu and Yuqiong Liu and Zeyu Cui and Zhenru Zhang and Zhihao Fan},
journal={arXiv preprint arXiv:2407.10671},
year={2024}
}
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