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Qwen2 技术报告
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了Qwen-Audio预训练音频模型，通过扩大预训练规模和覆盖多项任务和音频类型，提高了通用音频理解能力。通过层次标签序列的条件设计，解决了多任务训练中的干扰问题。Qwen-Audio在多个基准任务上表现出色，无需特定任务的微调。作者还开发了Qwen-Audio-Chat，实现了多轮对话和音频为中心的场景支持。
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关键要点
- Qwen-Audio预训练音频模型通过扩大预训练规模和覆盖多项任务与音频类型，提高了通用音频理解能力。
- 多任务训练中存在干扰问题，因不同数据集的文本标签差异显著。
- 为解决干扰问题，采用基于层次标签序列的条件设计，鼓励知识共享。
- Qwen-Audio在多个基准任务上表现出色，无需特定任务的微调。
- 基于Qwen-Audio的能力，开发了Qwen-Audio-Chat，实现多轮对话和音频为中心的场景支持。
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