Todo lo que necesitas saber sobre la serie de modelos de lenguaje (LLMs) Qwen Large

Todo lo que debes saber sobre la serie de modelos de lenguaje (LLMs) Qwen Large en el mundo de la moda

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han remodelado significativamente el panorama de la Inteligencia Artificial (IA) desde su aparición. Estos modelos proporcionan un sólido marco para desafiar el razonamiento y solucionar problemas difíciles, revolucionando numerosas disciplinas de IA. Los LLMs son agentes adaptables capaces de realizar varias tareas gracias a su capacidad para comprimir grandes cantidades de conocimiento en redes neuronales. Pueden realizar trabajos que anteriormente se pensaba que estaban reservados para los humanos, como proyectos creativos y resolución de problemas de nivel experto cuando se les da acceso a una interfaz de chat. Como resultado de esta transición, se han creado aplicaciones que van desde chatbots y asistentes virtuales hasta herramientas de traducción y resumen de textos.

Los LLMs funcionan como agentes generalistas, trabajando con otros sistemas, recursos y modelos para lograr objetivos establecidos por las personas. Esto incluye su capacidad para seguir instrucciones multimodales, ejecutar programas, usar herramientas y más. Esto abre nuevas posibilidades para las aplicaciones de IA, incluyendo las aplicaciones en vehículos autónomos, atención médica y finanzas. A pesar de sus destacadas capacidades, los LLMs han sido criticados por su falta de repetibilidad, capacidad de control y accesibilidad para los proveedores de servicios.

En una investigación reciente, un grupo de investigadores ha presentado QWEN1, que marca el lanzamiento inicial de la serie completa de modelos de lenguaje grandes del equipo, es decir, la serie QWEN LLM. QWEN no es un modelo en particular, sino una colección de modelos con diferentes cantidades de parámetros. Las dos categorías principales de esta serie son QWEN, que significa modelos de lenguaje pre-entrenados base, y QWEN-CHAT, que significa modelos de chat que han sido refinados utilizando métodos de alineación humana.

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En una variedad de tareas posteriores, los modelos de lenguaje base, representados por QWEN, han mostrado consistentemente un rendimiento destacado. Estos modelos tienen una comprensión exhaustiva de diferentes dominios gracias a su amplio entrenamiento en una variedad de conjuntos de datos textuales y de codificación. Debido a su adaptabilidad y capacidad para tener éxito en diversas actividades, son activos valiosos para una variedad de aplicaciones.

Por otro lado, los modelos QWEN-CHAT están diseñados especialmente para interacciones y conversaciones en lenguaje natural. Han pasado por un ajuste fino exhaustivo utilizando metodologías de alineación humana, incluyendo Aprendizaje por Reforzamiento a partir de Retroalimentación Humana (RLHF) y ajuste fino supervisado. En particular, RLHF ha tenido mucho éxito en mejorar la funcionalidad de estos modelos de chat.

Además de QWEN y QWEN-CHAT, el equipo también ha presentado dos variantes especializadas en la serie de modelos, específicamente diseñadas para tareas relacionadas con la codificación. Llamados CODE-QWEN y CODE-QWEN-CHAT, estos modelos han pasado por un riguroso pre-entrenamiento en grandes conjuntos de datos de código, seguido de un ajuste fino para sobresalir en tareas que implican comprensión de código, creación, depuración e interpretación. Aunque pueden quedarse un poco atrás de los modelos propietarios, estos modelos superan ampliamente a los equivalentes de código abierto en términos de rendimiento, lo que los convierte en una herramienta invaluable para académicos y desarrolladores.

En la misma línea, también se ha desarrollado MATH-QWEN-CHAT, que se enfoca en resolver acertijos matemáticos. En términos de trabajos que implican matemáticas, estos modelos superan con creces a los modelos de código abierto y se acercan a las capacidades de los modelos comerciales. En conclusión, QWEN marca un punto de inflexión importante en la creación de modelos de lenguaje extensos. Incluye una amplia variedad de modelos, que pueden revelar colectivamente el potencial transformador de los LLMs en el campo de la IA, exhibiendo su rendimiento superior en comparación con las alternativas de código abierto.

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