Qwen2.5-Max에 액세스하는 방법?

Qwen2.5-Max 탐색 : 강력한 새로운 대형 언어 모델

대형 언어 모델 (LLM)의 세계에서 곡선보다 앞서있어! MOE (Mix-of-Experts) 모델 인 QWEN2.5-MAX는 기존의 리더들에게 도전하고 있으며이 기사는 인상적인 능력으로 뛰어 들고 있습니다. 우리는 DeepSeek V3와 경쟁 할 수있는 잠재력을 강조하면서 아키텍처, 교육 프로세스 및 성능 벤치 마크를 조사합니다. 목차

qwen2.5-max : llm 스케일링의 거대한 도약 qwen2.5-max를 독특하게 만드는 이유는 무엇입니까? 벤치 마크 성능 개요 QWEN2.5-MAX vs. DEEPSEEK V3 : 헤드 투 헤드 비교 <:> 비교 분석 : Qwen2.5-Max, Deepseek V3, LLAMA-3.1-405B 및 QWEN2.5-72B QWEN2.5-MAX 액세스 : 상호 작용 옵션

Qwen 채팅 인터페이스 Alibaba Cloud API Access

• 미래의 방향과 잠재력
• qwen2.5-max : llm 스케일링의 거대한 도약 데이터와 모델 크기를 통한 LLM을 스케일링하는 것이 더 큰 인텔리전스를 잠금 해제하는 데 중요합니다. 대규모 MOE 모델을 스케일링하면 상당한 도전이 발생하지만 DeepSeek V3는 진보를 보여주었습니다. QWEN2.5-MAX는이 기초를 기반으로 20 조 20 조의 토큰을 초과하는 대규모 교육 데이터 세트를 활용하고 감독 된 미세 조정 (SFT) 및 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습과 같은 고급 교육 기술을 사용하여 성능과 신뢰성을 향상시킵니다. qwen2.5-max를 독특하게 만드는 이유는 무엇입니까?
Moe Architecture :
• Qwen2.5-Max는 혼합 experts 아키텍처를 사용하여 전문화 된 하위 모델이보다 효율적이고 미묘한 응답을 위해 특정 작업을 처리 할 수 ​​있도록합니다.
• 광범위한 사전 조정 :
는 20 조 20 조의 토큰 데이터 세트에서 훈련 된 Qwen2.5-Max는 다양한 영역에서 언어에 대한 깊은 이해를 자랑합니다.
정교한 사후 훈련 : SFT는 특정 작업에 대한 모델을 개선하는 반면 RLHF는 출력을 인간 선호도와 정렬하여보다 도움이되고 관련된 응답을 초래합니다.
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  벤치 마크 성능 개요
  다양한 까다로운 벤치 마크 (MMLU-Pro, Livecodebench, Livebench, Arena-Hard)에서 QWEN2.5-MAX vs. DEEPSEEK V3 : 헤드 투 헤드 비교 QWEN2.5-MAX는 여러 벤치 마크에서 DeepSeek V3에 비해 우수한 성능을 보여 주며, Arena-Hard (인간 선호도 정렬), LiveBench (일반 기능), LiveCodeBench (코딩 신뢰성) 및 GPQA-Diamond (문제 해결)에서 뛰어납니다. 또한 도전적인 MMLU-Pro 벤치 마크에서 경쟁력있는 결과를 얻습니다.<:> 비교 분석 : Qwen2.5-Max, Deepseek V3, LLAMA-3.1-405B 및 QWEN2.5-72B

  이 표는 Qwen2.5-Max의 강력한 성능을 강화하여 강력한 기본 모델 기능을 보여줍니다. QWEN2.5-MAX 액세스 : 상호 작용 옵션

  Benchmark	Qwen2.5-Max	Qwen2.5-72B	DeepSeek-V3	LLaMA3.1-405B
  MMLU	87.9	86.1	87.1	85.2
  MMLU-Pro	69.0	58.1	64.4	61.6
  BBH	89.3	86.3	87.5	85.9
  C-Eval	92.2	90.7	90.1	72.5
  CMMLU	91.9	89.9	88.8	73.7
  HumanEval	73.2	64.6	65.2	61.0
  MBPP	80.6	72.6	75.4	73.0
  CRUX-I	70.1	60.9	67.3	58.5
  CRUX-O	79.1	66.6	69.8	59.9
  GSM8K	94.5	91.5	89.3	89.0
  MATH	68.5	62.1	61.6	53.8

  Qwen 채팅 인터페이스 Qwen 채팅 인터페이스를 통해 직접 QWEN2.5-MAX와 함께 [QWEN 채팅 링크].

  Alibaba Cloud API Access

  개발자는 Alibaba Cloud API (모델 이름 : Qwen-Max-2025-01-25)를 통해 Qwen2.5-Max에 액세스 할 수 있습니다. API는 OpenAI의 형식과 호환됩니다 미래의 방향과 잠재력

  Qwen 팀은 특정 영역에서 인적 수준의 지능을 달성하기 위해 Qwen2.5-Max를 더욱 향상시킬 계획입니다.

  결론 QWEN2.5-MAX는 LLM 기술의 상당한 발전을 나타내며 DeepSeek V3와 같은 기존 모델에 강력한 도전을 제기합니다. 채팅 인터페이스와 API를 통한 접근성과 결합 된 다양한 벤치 마크에서 인상적인 성능을 통해 연구원과 개발자 모두에게 매력적인 옵션이됩니다. 오늘 그것을 시도하고 잠재적 인 잠재적 인 경험을 경험하십시오!

위 내용은 Qwen2.5-Max에 액세스하는 방법?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!