論文の概要: Qwen2 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10671v3
• Date: Thu, 18 Jul 2024 02:39:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 11:38:46.596194
• Title: Qwen2 Technical Report
• Title（参考訳）: Qwen2テクニカルレポート
• Authors: An Yang, Baosong Yang, Binyuan Hui, Bo Zheng, Bowen Yu, Chang Zhou, Chengpeng Li, Chengyuan Li, Dayiheng Liu, Fei Huang, Guanting Dong, Haoran Wei, Huan Lin, Jialong Tang, Jialin Wang, Jian Yang, Jianhong Tu, Jianwei Zhang, Jianxin Ma, Jianxin Yang, Jin Xu, Jingren Zhou, Jinze Bai, Jinzheng He, Junyang Lin, Kai Dang, Keming Lu, Keqin Chen, Kexin Yang, Mei Li, Mingfeng Xue, Na Ni, Pei Zhang, Peng Wang, Ru Peng, Rui Men, Ruize Gao, Runji Lin, Shijie Wang, Shuai Bai, Sinan Tan, Tianhang Zhu, Tianhao Li, Tianyu Liu, Wenbin Ge, Xiaodong Deng, Xiaohuan Zhou, Xingzhang Ren, Xinyu Zhang, Xipin Wei, Xuancheng Ren, Xuejing Liu, Yang Fan, Yang Yao, Yichang Zhang, Yu Wan, Yunfei Chu, Yuqiong Liu, Zeyu Cui, Zhenru Zhang, Zhifang Guo, Zhihao Fan,
• Abstract要約: 本稿では,我々の大規模言語モデルと大規模マルチモーダルモデルへの最新の追加であるQwen2シリーズを紹介する。 Qwen2は、前身のQwen1.5を含む、これまでのほとんどのオープンウェイトモデルを超え、プロプライエタリモデルと比較して競争力のある性能を示している。 Qwen2は、英語、中国語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、アラビア語、ロシア語、韓国語、日本語、タイ語、ベトナム語など、約30の言語で熟練した堅牢な多言語機能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 141.0766756297144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report introduces the Qwen2 series, the latest addition to our large language models and large multimodal models. We release a comprehensive suite of foundational and instruction-tuned language models, encompassing a parameter range from 0.5 to 72 billion, featuring dense models and a Mixture-of-Experts model. Qwen2 surpasses most prior open-weight models, including its predecessor Qwen1.5, and exhibits competitive performance relative to proprietary models across diverse benchmarks on language understanding, generation, multilingual proficiency, coding, mathematics, and reasoning. The flagship model, Qwen2-72B, showcases remarkable performance: 84.2 on MMLU, 37.9 on GPQA, 64.6 on HumanEval, 89.5 on GSM8K, and 82.4 on BBH as a base language model. The instruction-tuned variant, Qwen2-72B-Instruct, attains 9.1 on MT-Bench, 48.1 on Arena-Hard, and 35.7 on LiveCodeBench. Moreover, Qwen2 demonstrates robust multilingual capabilities, proficient in approximately 30 languages, spanning English, Chinese, Spanish, French, German, Arabic, Russian, Korean, Japanese, Thai, Vietnamese, and more, underscoring its versatility and global reach. To foster community innovation and accessibility, we have made the Qwen2 model weights openly available on Hugging Face and ModelScope, and the supplementary materials including example code on GitHub. These platforms also include resources for quantization, fine-tuning, and deployment, facilitating a wide range of applications and research endeavors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,我々の大規模言語モデルと大規模マルチモーダルモデルへの最新の追加であるQwen2シリーズを紹介する。 我々は、0.5から72億までのパラメータを包含し、高密度モデルとMixture-of-Expertsモデルを備えた、基礎的および命令調整型言語モデルの包括的スイートをリリースする。 Qwen2は、前身のQwen1.5を含む、これまでのほとんどのオープンウェイトモデルを超えており、言語理解、生成、多言語習熟、コーディング、数学、推論に関する様々なベンチマークにおいて、プロプライエタリなモデルと比較して競争力のある性能を示している。 フラッグシップモデルであるQwen2-72Bは、MMLUで84.2、GPQAで37.9、HumanEvalで64.6、GSM8Kで89.5、BBHで84.2、ベース言語モデルで82.4など、優れた性能を発揮した。 命令調整型であるQwen2-72B-InstructはMT-Benchで9.1、Arena-Hardで48.1、LiveCodeBenchで35.7に達した。 さらにQwen2は、英語、中国語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、アラビア語、ロシア語、韓国語、日本語、タイ語、ベトナム語など、約30の言語で熟練した堅牢な多言語機能を示している。 コミュニティのイノベーションとアクセシビリティを促進するため、私たちは、Hugging FaceとModelScopeのQwen2モデルウェイトと、GitHubのサンプルコードを含む追加資料を公開しました。 これらのプラットフォームには、量子化、微調整、デプロイメントのためのリソースが含まれており、幅広いアプリケーションや研究の取り組みを容易にしている。

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