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Qwen2.5-LLM：扩展大型语言模型的边界
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原文中文，约12900字，阅读约需31分钟。
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内容提要
Qwen2.5系列语言模型发布，包含7款开源模型，参数范围从0.5B到72B。新模型在通用任务、数学和代码生成等方面表现显著提升，特别是在MMLU和MATH基准测试中得分提高。Qwen2.5-72B-Instruct在多个核心任务中超越同类模型，适合移动端应用。
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关键要点
- Qwen2.5系列语言模型发布，包含7款开源模型，参数范围从0.5B到72B。
- 新模型在通用任务、数学和代码生成等方面表现显著提升，特别是在MMLU和MATH基准测试中得分提高。
- Qwen2.5-72B-Instruct在多个核心任务中超越同类模型，适合移动端应用。
- Qwen2.5系列增加了Qwen2.5-3B、Qwen2.5-14B和Qwen2.5-32B等中等规模模型，满足用户需求。
- Qwen2.5的预训练数据集规模从7T tokens扩展到18T tokens，知识储备更广。
- Qwen2.5在代码生成和数学推理能力上有显著提升，特别是在LiveCodeBench和MATH基准测试中表现突出。
- Qwen2.5生成的内容更符合人类偏好，指令跟随和长文本生成能力也有明显进步。
- Qwen2.5-72B-Instruct在多个核心任务上表现优异，超越了参数量更大的模型。
- Qwen2.5-14B和Qwen2.5-32B在通用任务中表现稳健，尤其在数学和代码任务中表现突出。
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延伸问答
Qwen2.5系列语言模型有哪些新特性？
Qwen2.5系列语言模型在参数规模、预训练数据集、数学和代码生成能力等方面有显著提升，特别是在多个基准测试中表现优异。
Qwen2.5-72B-Instruct模型的表现如何？
Qwen2.5-72B-Instruct在多个核心任务上超越了同类模型，特别是在数学和代码生成任务中表现突出。
Qwen2.5系列模型适合哪些应用场景？
Qwen2.5系列模型适合移动端应用，尤其是Qwen2.5-3B模型，满足对轻量级模型的需求。
Qwen2.5在数学推理能力上有哪些提升？
Qwen2.5在MATH基准测试中的得分显著提高，Qwen2.5-7B和72B-Instruct的得分分别从52.9和69.0提升到75.5和83.1。
Qwen2.5系列模型的参数范围是什么？
Qwen2.5系列模型的参数范围从0.5B到72B，共包含7款开源模型。
Qwen2.5的预训练数据集规模有何变化？
Qwen2.5的预训练数据集规模从7T tokens扩展到18T tokens，知识储备更广。
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