Mô hình Qwen-2 đã thể hiện khả năng lập trình ấn tượng trong các bài kiểm tra của chúng tôi. Khi được yêu cầu tạo ra một trò chơi rắn, mô hình đã có thể tạo ra một mã Python hoạt động, khi được thực thi, đã tạo ra một trò chơi rắn hoạt động. Điều này thể hiện sự hiểu biết sâu sắc của mô hình về các khái niệm lập trình, cú pháp và khả năng tạo ra các đoạn mã dài, liên kết chặt chẽ.

Hơn nữa, khi được yêu cầu giải một hệ phương trình tuyến tính, mô hình Qwen-2 đã cung cấp một giải thích chi tiết từng bước, xác định chính xác các giá trị của các biến (X, Y và Z) thỏa mãn các phương trình đã cho. Điều này nổi bật khả năng thông thạo về lý luận toán học và các thao tác đại số của mô hình.

Khả năng lý luận logic và giải quyết vấn đề của mô hình cũng đã được kiểm tra với một lời nhắc liên quan đến nhà kho của một nông dân và số chân của bò và gà. Mô hình Qwen-2 đã có thể lập các phương trình cần thiết, giải các biến và cung cấp một giải thích chi tiết cho câu trả lời cuối cùng.

Nói chung, mô hình Qwen-2 đã thể hiện khả năng lập trình, toán học và lý luận logic nổi bật, vượt trội so với các mô hình trước đây và thậm chí đạt được hiệu suất tương đương với mô hình LLaMA 370B tiên tiến nhất. Những kết quả ấn tượng này thể hiện những tiến bộ đạt được trong mô hình Qwen-2 và tiềm năng của nó cho các ứng dụng khác nhau yêu cầu khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ nâng cao.

Mô hình Qwen-2, với các phiên bản kích thước khác nhau của nó, đã thể hiện hiệu suất ấn tượng trên nhiều bộ đánh giá chuẩn. Mô hình 72 tỷ tham số, là mô hình lớn nhất, đã vượt trội đáng kể so với các mô hình khác như Llama 3 mới nhất (370 tỷ tham số) và mô hình Qwen 1.5 trước đó.

Các đánh giá so sánh cho thấy rằng mô hình Qwen-2 72 tỷ tham số vượt trội trong các lĩnh vực như hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên, thu thập kiến thức, lập trình, toán học và khả năng đa ngôn ngữ. Nó đã vượt qua hiệu suất của các mô hình nổi bật khác trên bảng xếp hạng mô hình ngôn ngữ lớn mở.

Các mô hình Qwen-2 nhỏ hơn, như phiên bản 7 tỷ tham số, cũng đã thể hiện khả năng mạnh mẽ, vượt trội thậm chí cả các mô hình lớn hơn trong phân khúc kích thước của chúng. Mô hình Qwen-2 7 tỷ tham số, đặc biệt, đã thể hiện hiệu suất xuất sắc trong lập trình và các chỉ số liên quan đến Trung Quốc, khiến nó trở thành mô hình tiếng Trung Quốc tốt nhất hiện có.

Về lập trình và toán học, mô hình Qwen-2 đã thể hiện ấn tượng, đạt hoặc thậm chí vượt qua mô hình Llama 3 70 tỷ tham số. Mô hình cũng thể hiện khả năng hiểu bối cảnh dài, điều này rất quan trọng cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Nói chung, các mô hình Qwen-2, với các kích thước khác nhau của chúng, đã thể hiện một tập hợp các khả năng cân bằng, cải thiện đáng kể so với mô hình Qwen 1.5 trước đó và đặt ra một thách thức mạnh mẽ cho các mô hình nguồn mở tiên tiến nhất hiện nay như Llama 3.

Mô hình Qwen-2 nhỏ hơn, mặc dù kích thước nhỏ hơn, vẫn có thể vượt trội thậm chí cả các mô hình lớn hơn trong một số lĩnh vực. Nó đã thể hiện hiệu suất ấn tượng trong lập trình và các chỉ số liên quan đến Trung Quốc, khiến nó trở thành mô hình tiếng Trung Quốc tốt nhất hiện có.

Mặc dù mô hình có thể không hữu ích cho người dùng phương Tây chủ yếu yêu cầu khả năng tiếng Anh, nhưng hiệu suất mạnh mẽ của nó trong lập trình và các nhiệm vụ cụ thể của Trung Quốc đáng chú ý. Mô hình đã thể hiện khả năng xuất sắc trong việc tạo mã và giải quyết các vấn đề toán học, thậm chí vượt qua mô hình Llama 3 70 tỷ tham số lớn hơn trong những lĩnh vực này.

Ngoài ra, mô hình Qwen-2 nhỏ hơn cũng thể hiện khả năng hiểu bối cảnh dài tuyệt vời, điều này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ yêu cầu duy trì tính liên tục và nhất quán trên các đoạn văn bản dài. Khả năng này có thể đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng như tạo mã và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Nói chung, hiệu suất nổi bật của mô hình Qwen-2 nhỏ hơn trong lập trình và các chỉ số liên quan đến Trung Quốc nổi bật tiềm năng của nó cho các trường hợp sử dụng chuyên biệt, đặc biệt là đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu làm việc với dữ liệu tiếng Trung hoặc yêu cầu khả năng lập trình và toán học nâng cao.

Mô hình Qwen 2 đã thể hiện khả năng ấn tượng trong các lĩnh vực lập trình và toán học. Các đánh giá so sánh cho thấy rằng mô hình Qwen 2 72 tỷ tham số vượt trội đáng kể so với các mô hình khác, bao gồm cả mô hình Llama 3 70 tỷ tham số mới nhất, trên nhiều bộ đánh giá chuẩn.

Về lập trình, mô hình Qwen 2 nhỏ hơn có thể vượt trội thậm chí cả các mô hình lớn hơn trong phân khúc kích thước của nó, thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong việc tạo mã. Mô hình đã có thể tạo ra một trò chơi rắn hoạt động, chứng minh khả năng hiểu và tạo ra mã trong bối cảnh dài.

Về mặt toán học, mô hình Qwen 2 cũng xuất sắc. Trong lời nhắc yêu cầu nó giải một hệ phương trình tuyến tính, mô hình đã cung cấp một giải thích chi tiết từng bước và kết quả số chính xác, thể hiện sự hiểu biết về các thao tác đại số và khả năng giải quyết các vấn đề toán học phức tạp.

Hơn nữa, hiệu suất của mô hình trong lời nhắc về logic và lý luận, yêu cầu lập phương trình, giải các biến và cung cấp một giải thích chi tiết, càng nổi bật khả năng giải quyết vấn đề và lý luận logic mạnh mẽ của nó.

Nói chung, hiệu suất ấn tượng của mô hình Qwen 2 trong lập trình và toán học, cùng với khả năng cân bằng trên các lĩnh vực khác, khiến nó trở thành một mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở rất có năng lực và đa dụng, đáng được khám phá cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Mô hình Qwen-2 có các tùy chọn cấp phép khác nhau, cho phép người dùng tăng tốc việc sử dụng thương mại của mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ này.

Các mô hình 0,5 tỷ, 1,5 tỷ, 57 tỷ và 72 tỷ tham số đã áp dụng giấy phép Apache 2.0. Giấy phép này cung cấp nhiều linh hoạt hơn cho các ứng dụng thương mại, cho phép người dùng tăng tốc triển khai và tích hợp Qwen-2 vào các sản phẩm và dịch vụ của họ.

Mặt khác, mô hình 7 tỷ tham số được phát hành theo giấy phép Qwen gốc. Giấy phép này tập trung vào việc duy trì bản chất nguồn mở của mô hình, đảm bảo rằng cộng đồng có thể tự do truy cập và đóng góp vào quá trình phát triển của nó.

Sự sẵn có của các tùy chọn cấp phép đa dạng này cho phép người dùng chọn mô hình và giấy phép phù hợp nhất với các trường hợp sử dụng và yêu cầu kinh doanh cụ thể của họ. Giấy phép Apache 2.0, đặc biệt, là một lợi thế đáng kể đối với những người muốn tận dụng Qwen-2 trong các ứng dụng thương mại, vì nó cung cấp nhiều linh hoạt hơn và đơn giản hóa quá trình tích hợp.

Bằng cách cung cấp các lựa chọn cấp phép này, nhóm Alibaba đã thể hiện cam kết của họ trong việc hỗ trợ việc áp dụng và sử dụng rộng rãi mô hình Qwen-2, trao quyền cho người dùng để tăng tốc các giải pháp và sáng tạo AI của họ.

Một lời nhắc mà tôi thực sự yêu thích để kiểm tra khả năng tạo mã là yêu cầu nó tạo ra một trò chơi rắn hoặc trò chơi của cuộc sống. Trong trường hợp này, tôi sẽ yêu cầu nó tạo ra một trò chơi rắn và hãy xem nó có thể làm được không.

Lý do tại sao tôi làm điều này là vì tôi muốn xem nó có thể thực hiện tốt trong mã Python như thế nào, nhưng tôi cũng đang cố gắng xem nó sẽ có thể tạo ra bối cảnh dài như thế nào và nó sẽ có thể hiểu được những gì họ đã hứa.

Tôi sẽ yêu cầu nó tạo ra trò chơi rắn, và tôi sẽ quay lại ngay. Để tiết kiệm thời gian, tôi đã yêu cầu nó tạo ra trò chơi rắn, sau đó sao chép mã đó, dán vào VS Code và lưu nó vào máy tính để bàn của tôi. Bây giờ tôi sẽ nhấp vào nút phát để xem nó có hoạt động không.

Chỉ trong vài giây, chúng ta sẽ thấy nó có hoạt động không. Và đây, chúng ta có một trò chơi rắn hoạt động! Nếu tôi ra khỏi biên giới, bạn có thể thấy nó nói "Trò chơi kết thúc. Nhấn C để chơi lại hoặc nhấn Q để hủy". Và đây, chúng ta đã hoàn thành bài kiểm tra đầu tiên về việc tạo ra một trò chơi Python hoặc trò chơi rắn.

Mô hình Qwen-2 đã thể hiện khả năng toán học ấn tượng bằng cách giải thành công một hệ phương trình tuyến tính.