Le modèle Qwen-2 a démontré des capacités de codage impressionnantes dans nos tests. Lorsqu'on lui a demandé de générer un jeu de serpent, le modèle a été en mesure de produire un code Python fonctionnel qui, une fois exécuté, a donné lieu à un jeu de serpent opérationnel. Cela témoigne de la forte compréhension du modèle des concepts de programmation, de la syntaxe et de sa capacité à générer des extraits de code plus longs et cohérents.

De plus, lorsqu'on lui a demandé de résoudre un système d'équations linéaires, le modèle Qwen-2 a fourni une explication détaillée étape par étape, identifiant correctement les valeurs des variables (X, Y et Z) qui satisfont les équations données. Cela met en évidence la compétence du modèle dans le raisonnement mathématique et les manipulations algébriques.

Les capacités de raisonnement logique et de résolution de problèmes du modèle ont également été mises à l'épreuve avec une invite impliquant une grange de fermier et le nombre de pattes de vaches et de poulets. Le modèle Qwen-2 a été en mesure de formuler les équations nécessaires, de résoudre les variables et de fournir une explication détaillée de la réponse finale.

Dans l'ensemble, le modèle Qwen-2 a démontré des capacités exceptionnelles en matière de codage, de mathématiques et de raisonnement logique, surpassant les modèles précédents et égalant même les performances du modèle LLaMA 370B de pointe. Ces résultats impressionnants témoignent des progrès accomplis dans le modèle Qwen-2 et de son potentiel pour diverses applications nécessitant des capacités avancées de compréhension et de génération de langage.

Le modèle Qwen-2, avec ses différentes variantes de taille, a démontré des performances impressionnantes dans une gamme de référentiels. Le modèle de 72 milliards de paramètres, étant le plus grand, a nettement surpassé d'autres modèles tels que le dernier Llama 3 (370 milliards de paramètres) et le modèle Qwen 1.5 précédent.

Les évaluations comparatives montrent que le modèle Qwen-2 de 72 milliards de paramètres excelle dans des domaines tels que la compréhension du langage naturel, l'acquisition de connaissances, le codage, les mathématiques et les capacités multilingues. Il a réussi à dépasser les performances d'autres modèles importants sur le classement des grands modèles de langage ouverts.

Les modèles Qwen-2 plus petits, comme la variante de 7 milliards de paramètres, ont également montré de fortes capacités, surpassant même les modèles plus grands dans leur catégorie de taille. Le modèle Qwen-2 de 7 milliards de paramètres, en particulier, a démontré d'excellentes performances en matière de codage et de métriques liées au chinois, en faisant le meilleur modèle open-source disponible pour le chinois.

En termes de codage et de mathématiques, le modèle Qwen-2 Instruct a performé de manière impressionnante, égalant ou même surpassant le modèle Llama 3 de 70 milliards de paramètres. Le modèle présente également une forte compréhension du contexte long, cruciale pour diverses applications.

Le plus petit modèle Qwen-2, malgré sa taille réduite, est capable de surpasser même les modèles plus grands dans certains domaines. Il a montré des performances impressionnantes en matière de codage et de métriques liées au chinois, en faisant le meilleur modèle open-source chinois actuellement disponible.

Bien que le modèle puisse ne pas être aussi utile pour les utilisateurs occidentaux qui ont principalement besoin de capacités en anglais, ses bonnes performances dans le codage et les tâches spécifiques au chinois sont remarquables. Le modèle a démontré d'excellentes capacités en génération de code et en résolution de problèmes mathématiques, surpassant même le plus grand modèle Llama 3 de 70 milliards de paramètres dans ces domaines.

De plus, le plus petit modèle Qwen-2 a fait preuve d'une grande compréhension du contexte long, cruciale pour les tâches nécessitant le maintien de la cohérence et de la continuité sur de plus longs passages de texte. Cette capacité peut être particulièrement bénéfique pour des applications telles que la génération de code et la résolution de problèmes complexes.

Le modèle Qwen 2 a démontré des capacités impressionnantes dans les domaines du codage et des mathématiques. Les évaluations comparatives montrent que le modèle Qwen 2 de 72 milliards de paramètres surpasse nettement d'autres modèles, y compris le dernier modèle Llama 3 de 70 milliards de paramètres, dans divers référentiels.

En termes de codage, le plus petit modèle Qwen 2 est capable de surpasser même les modèles plus grands dans sa catégorie de taille, affichant de bonnes performances dans la génération de code. Le modèle a réussi à générer un jeu de serpent fonctionnel, démontrant sa capacité à comprendre et à générer du code sur un contexte plus long.

En ce qui concerne les mathématiques, le modèle Qwen 2 excelle également. Dans l'invite où on lui a demandé de résoudre un système d'équations linéaires, le modèle a fourni une explication détaillée étape par étape et les résultats numériques corrects, témoignant de sa compréhension des manipulations algébriques et de sa capacité à résoudre des problèmes mathématiques complexes.

De plus, les performances du modèle sur l'invite de logique et de raisonnement, qui nécessitait de formuler des équations, de résoudre les variables et de fournir une explication détaillée, soulignent davantage ses solides capacités de résolution de problèmes et de raisonnement logique.

Le modèle Qwen-2 est proposé avec différentes options de licence, permettant aux utilisateurs d'accélérer l'utilisation commerciale de ce puissant modèle de langage.

Les modèles de 0,5, 1,5, 57 et 72 milliards de paramètres ont adopté la licence Apache 2.0. Cette licence offre plus de flexibilité pour les applications commerciales, permettant aux utilisateurs d'accélérer le déploiement et l'intégration de Qwen-2 dans leurs produits et services.

D'un autre côté, le modèle de 7 milliards de paramètres est publié sous la licence Qwen d'origine. Cette licence se concentre sur le maintien de la nature open-source du modèle, garantissant que la communauté puisse y accéder librement et contribuer à son développement.

La disponibilité de ces diverses options de licence permet aux utilisateurs de choisir le modèle et la licence qui correspondent le mieux à leurs cas d'utilisation et à leurs exigences commerciales spécifiques. La licence Apache 2.0, en particulier, est un avantage significatif pour ceux qui cherchent à exploiter Qwen-2 dans des applications commerciales, car elle offre plus de flexibilité et simplifie le processus d'intégration.

Un prompt que j'aime vraiment faire pour tester la qualité de la génération de code est de lui demander de générer un jeu de serpent ou le jeu de la vie. Dans ce cas, je vais lui demander de créer un jeu de serpent et voyons s'il est capable de le faire.

La raison pour laquelle je fais cela est que je veux voir à quel point il est capable de performer en code Python, mais j'essaie aussi de voir comment il va pouvoir générer un contexte plus long et comment il va pouvoir avoir cette compréhension qu'ils ont promise.

Ce que je vais faire, c'est lui faire générer le jeu de serpent, et je reviendrai. Pour gagner du temps, je l'ai en fait fait générer le jeu de serpent, j'ai copié ce code, je l'ai collé dans VS Code et je l'ai enregistré sur mon bureau. Maintenant, je vais cliquer sur play pour voir s'il est fonctionnel.

En quelques secondes, nous devrions voir s'il fonctionne. Et voilà, nous avons un jeu de serpent qui fonctionne ! Si je sors de la bordure, vous pouvez voir qu'il dit "Game is over. Press C to play again or press Q to cancel." Et voilà, notre premier test est terminé en termes de génération d'un jeu Python ou d'un jeu de serpent.

Le modèle Qwen-2 a démontré ses impressionnantes capacités mathématiques en résolvant avec succès un système d'équations linéaires. Lorsqu'on lui a présenté l'ensemble d'équations suivant :

3x + 2y + z = 10
x - y + 2z = 3
2x + y - z = 5

Le modèle a été en mesure de fournir une solution détaillée étape par étape, identifiant les valeurs de x, y et z qui satisfont les équations. Plus précisément, le modèle a déterminé que x = 1, y = -2 et z = -2, démontrant une forte compréhension des manipulations algébriques et la capacité d'arriver aux résultats numériques corrects.

Ce test met en évidence la compétence de Qwen-2 dans le raisonnement mathématique et la résolution de problèmes, un aspect crucial de ses performances globales. La capacité du modèle à s'attaquer à des problèmes mathématiques complexes, comme les systèmes d'équations linéaires, souligne son potentiel pour des applications nécessitant des capacités analytiques et de calcul avancées.

L'invite fournie teste les capacités de raisonnement logique et de résolution de problèmes du modèle Qwen-2. Elle exige que le modèle :

1. Calcule le nombre de pattes attendu en fonction des informations données sur le nombre de vaches et de poulets.
2. Identifie tout écart entre le nombre de pattes attendu et le nombre de pattes réellement compté.
3. Formule des équations pour résoudre le nombre de vaches et de poulets dans la grange.
4. Fournisse une explication détaillée du raisonnement et de la réponse finale.

L'invite indique qu'un fermier a 10 vaches et 20 poulets, et que le nombre de pattes compté dans la grange ne correspond pas au nombre attendu. Les vaches ont 4 pattes et les poulets ont 2 pattes. On demande au modèle de calculer le nombre de pattes attendu, puis de déterminer le nombre réel de vaches et de poulets dans la grange si le nombre total de pattes comptées est de 68.

Pour résoudre ce problème, le modèle doit :

1. Calculer le nombre de pattes attendu :
   • 10 vaches x 4 pattes par vache = 40 pattes
   • 20 poulets x 2 pattes par poulet = 40 pattes
   • Nombre total de pattes attendu = 40 + 40 = 80 pattes
2. Identifier l'écart entre le nombre de pattes attendu et le nombre de pattes réellement compté (68).
3. Établir des équations pour résoudre le nombre de vaches et de poulets :
   • Soit x = nombre de vaches, y = nombre de poulets
   • 4x + 2y = 68 (nombre total de pattes comptées)
   • x + y = 30 (nombre total d'animaux)
4. Résoudre le système d'équations pour trouver le nombre de vaches et de poulets :
   • x = 6 (nombre de vaches)
   • y = 24 (nombre de poulets)
5. Fournir une explication détaillée du raisonnement et de la réponse finale.

Le modèle Qwen-2 devrait être en mesure de démontrer ses capacités de raisonnement logique et de résolution de problèmes en réussissant cette tâche et en fournissant une explication claire et concise des étapes impliquées.