Qwen2

Qwen2官网链接地址：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2/

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Qwen2 介绍

Qwen2是一系列经过预训练和指令调整的多语言模型，支持包括英语和中文在内的27种语言。这些模型在编码和数学方面表现出色，上下文长度可达128K个token，安全性优于其他同类模型。

Qwen2用户群体

Qwen2模型适用于处理多语言和长文本数据的开发者和研究人员，特别擅长在编程、数据分析和机器学习领域。

开发者使用Qwen2-72B-Instruct模型进行代码生成和调试。数据分析师利用Qwen2模型处理和分析大规模多语言数据集。机器学习研究人员使用Qwen2模型进行多语言自然语言处理任务的研究。

Qwen2的核心功能

• 支持5种不同大小的模型，包括0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B。在27种语言上进行了训练，增强了多语言能力。扩展的上下文长度支持，最高可达128K tokens。通过YARN技术优化，提高了长文本处理能力。在安全性测试中表现出色，减少了有害响应。