알리바바 클라우드, 파라미터가 7200억까지 Up to 720 billion parameters 범위에 걸쳐 5개 버전의 Qwen2 시리즈 모델을 선보입니다.
6월 7일, 알리바바 클라우드는 파라미터 수준에서 50만에서 rys 7200억까지 다양한 버전의 Qwen2 시리즈 모델을 선보였습니다. Qwen2-72B 모델은 Meta의 Llama3-70B보다 다양한 평가에서 능가했으며, 큰 모델 기� Tam abilitiy의 큰 발전을 보여줍니다. Qwen2-57B는 알리바바 클라우드 2교가 상당한 성능을 제공합니다. MoE), Hybrid Expert Model의 두 번째입니다. 지난 1년 동안 알리바바 클라우드는 중국에서 개발 open-source 모델을 적극적으로 촉진하면서, Qwen2 시리즈의 출시로 열린소스 분야에서 선도 자리를 굳히고 있습니다. Qwen2-72B는 일반적인 상식, 논리 추론, 수학적 능력과 같은 평가에서 우월한 성능을 선보이면서, 여러 핵심 영역에서 탁월한 성과를 보여주었습니다.
요점 요약
- 알리바바 클라우드는 파라미터 수준에서 500만에서 7200억 사이에 걸쳐 5개의 Qwen2 시리즈 모델을 선보입니다.
- Qwen2-72B 모델은 Meta의 Llama3-70B보다 여러 평가에서 능가했습니다.
- Qwen2-57B는 알리바바 클라우드 2교가 상당한 성능을 제공합니다. MoE) Hybrid Expert Model의 두 번째입니다.
- 지난 1년 동안 알리바바 클라우드는 중국에서 개발 open-source 모델을 적극적으로 촉진하고 있습니다.
- Open-source 모델 기술은 큰 모델 개발에 매우 중요한 주역입니다.
分석
알리바바 클라우드의 Qwen2 시리즈 모델의 출시, 특히 Qwen2-72B 및 Qwen2-57B는 큰 모델 기술에서 큰 Progress를 보여 주고 있습니다. Qwen2-72B가 Meta의 Llama3-70B보다 우월한 성능으로, 알리바바 클라우드가 공개 소스 분야에서의 경쟁 우위에 더욱 세웠으며, 해외 인공 지능 기술 시장 환경에도 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Qwen2-57B의 고성능은 AI 모델 설계에서 새로운 추세를 예고합니다. 이 기술적 변혁은 단기적으로는 더 많은 기업과 연구기관이 알리바바 클라우드의 서비스를 채택할 유치가 있으며, 장기적으로는 통상적으로 AI 산업 전반에서 기술 혁신과 그에 따른 효율성 향상을 가져올 것으로 예상됩니다. 또한, 알리바바 클라우드의 공개 소스 전ategy는 더욱 광범위한 생태계 체계를 형성하면서, 해외 시장에서의 영향력을 강화합니다.
알려야 할 것입니까?
- 전문가를 고르는 혼합(MoE): MoE는 네트워크 내에서 다양한 유형의 데이터나 작업을 처리하기 위해 여러 '전문가'를 사용하는 딥 러닝 아키텍처입니다. 전문가는 네트워크에서는 특정 작업이나 데이터 유형을 중점적으로 처리하도록 특화되어 있습니다. MoE는 강력한 성능과 유연성을 제공하면서 계산적 효율성을 유지하는 것입니다. 이 아키텍처는 대규모 및 복잡한 모델을 처리하는 데 특히 적합합니다. 전문가 간에 작업을 할당함으로써 리소스 활용을 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 공개 소스 모델: 공개 소스 모델은 누구나 볼 수 있는 소스 코드입니다. 사용, 수정, 배포까지 모두 가능합니다. 인공 지능 및 머신 러닝 분야에서 공개 소스 모델은 기술의 빠른 발전과 광범위한 적용에 큰 기여를 하였습니다. 공개 소스를 통해 연구원과 개발자는 모델을 공유하고 개선함으로써, 새로운 기� Tall in jction 반복 및 균일화를 가속화합니다. 또한, 기술이 더욱 투명하고 접근하기 쉬워져, 널리 보다.
- 매개변수 개수: 기계 학습 모델에서, 매개변수는 교육 데이터에서 학습한 내부 변수입니다. 이러한 변수는 판단 또는 예측을 위해 사용됩니다. 매개변수의 수는 모델의 복잡성과 기능에 직접 관련이 있습니다. 매개변수가 많은 모델은 더 복잡한 패턴과 관계를 포착할 수 있지만, 그에 따라 더 많은 데이터 및 계산 리소스가 필요한 반면, 기능을 비교할 때 매개변수 수는 중요한 성능 지표입니다. 우리가 다른 모델을 비교할 때 매개변수 수 같은 성능 지표를 중요하게 고려합니다.