李飞飞、DeepSeek为何偏爱这个国产模型?
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【新智元导读】最近,李飞飞团队仅用26分钟在Qwen基础上训出超越o1的模型,而DeepSeek更是直接选择了阿里通义千问Qwen蒸馏开源4款模型。一个不争的事实浮出水面:昔日称霸开源界Llama已悄然退位,新王加冕。
斯坦福李飞飞团队的一篇论文,近来在AI圈子掀起了一场飓风。
他们仅用1000个样本,在16块H100上监督微调26分钟,训出的新模型s1-32B,竟取得了和OpenAI o1、DeepSeek R1等尖端推理模型相当的数学和编码能力!
团队也再次证明了测试时Scaling的威力。
就连AI大神Karpathy都为之惊叹。
值得一提的是,研究人员是基于阿里通义千问Qwen2.5-32B-Instruct,完成了推理模型的微调。
甚至,在竞赛数学问题上,新模型竟将o1-preview甩在身后,领先27%。
这一爆炸性突破,让全世界目光都聚焦在了,这个来自阿里云的大模型——通义千问Qwen。
早在此之前,红遍全网的DeepSeek便选择的也是Qwen模型。
他们将DeepSeek-R1推理能力蒸馏6个模型开源给社区,其中4个都是基于Qwen打造。基于Qwen-32B蒸馏的模型,在多项能力上性能直追o1-mini。
再一次,通义千问Qwen模型又在开源社区火了。
有专家提出:也许,这是我们第一次认真尝试研究,推理中究竟发生了什么变化。
现在,我们有充分的理由去质疑「涌现」的说法,也有了更多动力去理解,为什么Qwen-2.5-Math的基础模型要比Llama3.1好这么多。
的确,如今在业内,这一现象越来越成为大家公认的事实——
凭借强劲的性能,多样化开源尺寸,以及全球最大的衍生模型群,Qwen已经取代Llama成为开源AI社区最重要的标杆基座模型。
站在巨人的肩膀上
自2023年8月以来,阿里云通义千问掀起了一场开源革命。
Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5四代模型相继开源,覆盖了大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型等数十款。
在HuggingFace的Open LLM Leaderboard、Chatbot Arena大模型盲测榜单、司南OpenCompass等多个国内外权威榜单中,Qwen性能全球领先,屡次斩获「全球开源冠军」。
甚至,有业内专家指出——
当前AI领域的诸多突破性进展,无论是微调、蒸馏,还是其他低成本创新技术,并非从0开始训练,而是建立在Qwen等基础模型的优异性能之上。
Databricks研究科学家Omar Khattab称,「更多关于Qwen的发现。我越来越确信这些论文似乎发现了一些关于Qwen模型的特性,而不一定涉及推理能力的突破」。
另一位来自滑铁卢大学计算机系助理教授Wenhu Chen对此观点表示极大地认同。
他表示,这基本和s1的发现一样,用大约1000个样本就能得到类似的训练结果。
在别的模型上用同样的数据训练,但却完全没成效,这是为何?
显然,Qwen模型本身必然有一些神奇之处。
越来越多的人不约而同地发现,「我们几乎什么都没做,Qwen2.5却几乎什么都能做了。」
这就说明,它的基础模型一定性能超强,在基准测试中非常领先。
因为,这已经完全不能用训练数据质量来说明了。
李飞飞团队s1模型用实践证明,在特定条件下,低成本(不到50美金)训练确实能够产生令人惊喜的结果。
这在很大程度上,要归功于它所依赖的基座模型——通义千问Qwen。
如果没有这样强大的模型作为支撑,想要去实现同样的效果,恐怕并非易事。
包括DeepSeek开源蒸馏后四款Qwen模型,也是如此。
这也让Qwen成为推动前沿技术发展的又一重要案例。
全尺寸、全模态、多场景
可以说,阿里云Qwen模型是业界率先实现「全尺寸、全模态、多场景」的开源。
无论是1.5B、72B还是110B,Qwen开源的模型尺寸和版本的覆盖面都最广,让开发者和企业有了更多选择的余地。
从2024年开始,Qwen就已经在开发者中拥有越来越高的影响力。
比如,在全球最知名的开源社区HuggingFace数据统计中,2024年,仅Qwen2.5-1.5B-Instruct这款模型,就占到了全球模型下载量的26.6%,远高于第二名Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF的6.44%。
而仅仅是视觉理解Qwen-VL及Qwen2-VL两款模型,全球的下载量就突破了3200万次。
就在一周前,Qwen2.5-VL全新升级,又引发了新一轮的开源社区狂热。
如今,细数海内外开源社区,Qwen的衍生模型数量已突破9万,直接超越了Llama系列衍生模型。
DeepSeek和李飞飞的选择,更是证明了Qwen系列的强大潜力。
在未来,它必将继续创造新的奇迹。
参考资料:
https://x.com/WenhuChen/status/1887371348663579032
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