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阿里云百煉Qwen2.5-Turbo來襲:百萬超長上下文處理僅需0.3元!

   時間:2024-11-20 17:04 來源:ITBEAR作者:鐘景軒

阿里云百煉平臺近期迎來重大更新,正式推出了Qwen2.5-Turbo模型,為所有用戶開放調用API接口。這一創新舉措不僅將百萬tokens的處理費用降至0.3元,還慷慨地贈送每位用戶1000萬tokens的免費額度。

Qwen2.5-Turbo模型以其卓越的能力脫穎而出,支持處理長達100萬的超長上下文,相當于100萬英文單詞或150萬漢字的規模。在多個長文本評測集中,其性能表現甚至超越了GPT-4,展現出強大的競爭力。

該模型的應用場景廣泛,包括長篇小說深入理解、大型代碼倉庫的輔助開發以及多篇學術論文的閱讀理解等。用戶能夠一次性處理10本長篇小說、150小時的演講稿或3萬行代碼,極大地提升了工作效率。

具體而言,Qwen2.5-Turbo在超長文本檢索任務中表現出色,1M長度的文本檢索準確率高達100%。在長文本評測集RULER上,它獲得了93.1的高分,再次證明了其超越GPT-4的實力。在LV-eval、LongBench-Chat等更貼近真實場景的長文本任務中,Qwen2.5-Turbo也在多個維度上超越了GPT-4o-mini。

Qwen2.5-Turbo在短文本基準測試中的表現同樣亮眼。在MMU、LiveBench等測試中,它顯著超越了之前上下文長度為1M tokens的開源模型,展現出全面的優秀性能。

在推理速度方面,Qwen2.5-Turbo也進行了大幅優化。團隊通過采用稀疏注意力機制,成功將注意力部分的計算量壓縮了約12.5倍。這使得處理1M tokens上下文時的首字返回時間從4.9分鐘大幅縮短至68秒,速度提升了4.3倍。

盡管Qwen2.5-Turbo在長文本任務處理方面取得了顯著成就,但通義千問團隊并未滿足于此。他們坦言,長文本任務處理仍面臨諸多挑戰,并表示將不斷探索長序列人類偏好對齊、優化推理效率以及研發更大、更強的長文本模型,以持續提升用戶體驗。

 
 
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