Tutto ciò che devi sapere sulla serie di grandi modelli di linguaggio Qwen (LLMs)

Tutto quello che devi sapere sulla serie di modelli di linguaggio di alta qualità di Qwen (LLMs)

I modelli linguistici estesi (LLM) hanno significativamente ridefinito il panorama dell’Intelligenza Artificiale (IA) fin dalla loro comparsa. Questi modelli forniscono un solido quadro per la risoluzione di problemi complessi e per la sfida del ragionamento, rinnovando numerose discipline dell’IA. I LLM sono agenti adattabili capaci di svolgere diverse attività grazie alla loro capacità di comprimere enormi quantità di conoscenza in reti neurali. Possono svolgere lavori che in passato erano considerati riservati agli esseri umani, come progetti creativi e problemi di livello esperto quando hanno accesso a un’interfaccia di chat. Questa transizione ha portato alla creazione di applicazioni che vanno dai chatbot e assistenti virtuali agli strumenti di traduzione e sintesi del linguaggio.

I LLM funzionano come agenti generalisti, lavorando con altri sistemi, risorse e modelli per raggiungere gli obiettivi stabiliti dalle persone. Ciò include la loro capacità di seguire istruzioni multimodali, eseguire programmi, utilizzare strumenti e altro ancora. Ciò apre nuove possibilità per applicazioni di intelligenza artificiale, comprese quelle nei settori dei veicoli autonomi, della sanità e delle finanze. Nonostante le loro eccezionali capacità, i LLM sono stati criticati per la loro mancanza di riproducibilità, guidabilità e accessibilità da parte dei fornitori di servizi.

In una recente ricerca, un gruppo di ricercatori ha introdotto QWEN1, che segna il lancio iniziale della serie completa dei loro modelli linguistici estesi, cioè la serie QWEN LLM. QWEN non è un modello specifico, ma piuttosto una collezione di modelli con diverse dimensioni di parametri. Le due principali categorie in questa serie sono QWEN, che sta per modelli base pretrained, e QWEN-CHAT, che sta per modelli di chat che sono stati perfezionati utilizzando metodi di allineamento umano.

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In una varietà di compiti derivati, i modelli linguistici di base, rappresentati da QWEN, hanno costantemente mostrato prestazioni eccezionali. Questi modelli hanno una comprensione approfondita di molti domini diversi grazie alla loro formazione intensiva su una varietà di set di dati testuali e di codifica. Sono risorse preziose per una serie di applicazioni grazie alla loro capacità di adattarsi e di avere successo in diverse attività.

Dall’altra parte, i modelli QWEN-CHAT sono stati creati appositamente per le interazioni e le conversazioni in linguaggio naturale. Sono stati sottoposti a un’attenta messa a punto utilizzando metodologie di allineamento umano, tra cui il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) e il supervised fine-tuning. In particolare, il RLHF ha ottenuto un grande successo nell’aumentare le funzionalità di questi modelli di chat.

Oltre a QWEN e QWEN-CHAT, il team ha introdotto anche due varianti specializzate nella serie di modelli, specificamente progettate per compiti legati alla codifica. Chiamati CODE-QWEN e CODE-QWEN-CHAT, questi modelli sono stati sottoposti a un’intensa pre-allenamento su ampi set di dati di codice, seguito da una messa a punto per eccellere in attività che coinvolgono la comprensione, la creazione, il debug e l’interpretazione del codice. Sebbene possano essere leggermente inferiori rispetto ai modelli proprietari, questi modelli superano di gran lunga i concorrenti open-source in termini di prestazioni, facendone uno strumento prezioso per accademici e sviluppatori.

Inoltre, è stato sviluppato anche MATH-QWEN-CHAT, che si concentra sulla risoluzione di puzzle matematici. Per quanto riguarda i compiti che coinvolgono la matematica, questi modelli sono molto migliori dei modelli open-source e si avvicinano alle capacità dei modelli commerciali. In conclusione, QWEN segna una svolta importante nella creazione di modelli linguistici estesi. Include una vasta gamma di modelli, che possono rivelare collettivamente il potenziale trasformativo degli LLM nel campo dell’IA, dimostrando le loro prestazioni superiori rispetto alle alternative open-source.