Qwen 2.5-Max：アリババの超大規模 MoE モデルの優れた性能と応用

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人工知能技術の発展に伴い、大規模モデルはさまざまな分野でますます広く使われるようになりました。アリババが提供する Qwen 2.5-Max モデルは、20 兆を超える tokens を使用した事前トレーニングデータと優れた性能を備え、現在の AI 分野でホットなトピックの 1 つとなっています。

Qwen 2.5-Max モデルの概要
Qwen 2.5-Max の性能
Qwen 2.5-Max の技術原理
Qwen 2.5-Max の実行方法
まとめ
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Qwen 2.5-Max モデルの概要

Qwen 2.5-Max は、Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャに基づく超大規模モデルで、その事前トレーニングデータ量は 20 兆 tokens を超えており、この豊富な知識基盤により、自然言語処理、プログラミング支援、マルチモーダルコンテンツ理解などにおいて強力な能力を備えています。このモデルは、コマンドモデルとベースモデルをサポートするだけでなく、知識質問回答、プログラミング支援など、さまざまなシナリオに広く応用されています。ユーザーは、Qwen Chat プラットフォームで直接対話を行うか、API を呼び出して自分のアプリケーションに統合することができます。

Qwen 2.5-Max の性能

Qwen 2.5-Max は、多数のベンチマークテストで優れた性能を発揮し、Qwen 2.5-72B、DeepSeek-V3、LLaMA3.1-405B などの他のリーディングモデルを上回る全体的な性能を発揮し、数学推理、コード生成、一般知識質問回答などの分野で特に優れた性能を発揮しています。

一般知識と理解能力
- MMLU（Massive Multitask Language Understanding）：57 の学問分野（歴史、物理、生物学など）における知識の習得と推理能力を評価するものです。Qwen 2.5-Max の 87.9 点 は、すべてのモデルの中で最も高く、その広範な知識と理解能力の強さを示しています。
- MMLU-Pro：より高度な MMLU バージョンで、モデルがより困難なタスクにおける性能をテストします。Qwen 2.5-Max の得点は 69.0 で、他のモデルをはるかに上回り、優れた性能を発揮しています。
- BBH（Big Bench Hard）：論理推理、数学、プログラミングなど、複数の高難易度タスクにおけるモデルの能力をテストするものです。Qwen 2.5-Max の得点は 89.3 で、他のすべてのモデルを上回り、その複雑な推理能力の強さを示しています。
- C-Eval：中国語を対象とした学術評価セットで、複数の分野の試験問題を網羅しています。Qwen 2.5-Max の得点は 92.2 で、中国語環境下での卓越した理解能力和推理能力を示しています。
- CMMLU（Chinese MMLU）：中国文化、歴史、地理などに焦点を当てた中国語分野の知識評価で、MMLU に類似しています。Qwen 2.5-Max の得点は 91.9 で、すべてのモデルの中で最も高いです。
コード生成能力
- HumanEval：OpenAI が作成したコード生成ベンチマークで、モデルが Python プログラミングタスクにおけるコードの正しく書く能力をテストします。Qwen 2.5-Max の得点は 73.2 で、他のモデルをはるかに上回り、そのコード生成能力の強さを示しています。
- MBPP（Mostly Basic Python Programming）：基礎プログラミングタスクの解決能力に注目した別の Python プログラミング能力評価です。Qwen 2.5-Max の得点は 80.6 で、すべてのモデルの中で最も高いです。
- CRUX-I と CRUX-O：
  - CRUX-I（入力制約コード推理）：モデルがコード推理タスクにおける能力を評価するものです。Qwen 2.5-Max の得点は 70.1 です。
  - CRUX-O（出力制約コード推理）：モデルがコードの出力を理解する能力をテストするものです。Qwen 2.5-Max の得点は 79.1 で、他のモデルをリードしています。
数学と論理的推理
- GSM8K：8,500 問の小学校数学問題からなり、モデルの数学的推理能力をテストするものです。Qwen 2.5-Max の得点は 94.5 で、他のモデルを大幅にリードし、数学問題推理における極めて優れた性能を示しています。
- MATH：高校および大学の数学問題（代数、幾何学、微積分など）におけるモデルの能力を評価するものです。Qwen 2.5-Max の得点は 68.5 で、他のモデルを上回っています。

Qwen 2.5-Max の技術原理

超大規模事前トレーニングデータ：Qwen 2.5-Max は、20 兆を超える tokens を使用した事前トレーニングデータを使用しており、複雑な自然言語処理タスクを処理するための豊富な知識基盤をモデルに提供しています。
高度な MoE アーキテクチャ：モデルは MoE アーキテクチャに基づいており、適切な「エキスパート」モデルを選択して計算リソースを最適化し、推理速度と効率を向上させます。高性能を維持しながら、大規模データをより効率的に処理することができます。
事後トレーニングメソッド：Qwen 2.5-Max は、事後トレーニングスキームに基づいており、包括的なフィードバック強化学習（RLHF）と監視された微調整（SFT）を採用しています。これにより、モデルは人間の好みに適合する程度を高め、長文生成、構造化データ分析、命令に従う能力を向上させることができます。
マルチステージトレーニング戦略：長文脈処理において、Qwen 2.5-Max はマルチステージトレーニング戦略を採用し、文脈長を段階的に拡張し、最終的に最大 128K の文脈長をサポートします。モデルは長文と複雑なタスクをより効果的に処理することができます。
推理速度の最適化：スパースアテンションメカニズムと最適化技術を導入することで、Qwen 2.5-Max は長文脈処理の推理速度を大幅に向上させています。

Qwen 2.5-Max の実行方法

Qwen Chat プラットフォームでの体験：ユーザーは、Qwen Chat またはオンラインデモを直接訪れ、Qwen 2.5-Max の強力な機能を体験することができます。
API 呼び出しによる統合使用：開発者向けに、Qwen 2.5-Max は API インターフェイスを提供しており、さまざまなアプリケーションに簡単に統合することができます。具体的な API ドキュメントと呼び出し例は、公式ドキュメントを参照してください。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen-max-latest",
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': '你是谁？'}
    ],
)

print(completion.model_dump_json())

まとめ

Qwen 2.5-Max は、一般知識、プログラミング、数学的推理、中国語の理解など、多くの分野で優れた性能を発揮しています。特に数学的推理（GSM8K: 94.5）とコード生成（MBPP: 80.6, HumanEval: 73.2）において、他のモデルを大幅にリードしています。Qwen 2.5-72B、DeepSeek-V3、LLaMA3.1-405B と比較して、Qwen 2.5-Max はすべてのベンチマークテストで優れた性能を発揮し、マルチモーダルタスク、論理的推理、数学的推理、コード能力において極めて強力な競争力を備えています。技術の継続的な進歩と最適化により、Qwen 2.5-Max は今後、さらに多くの分野で重要な役割を果たし、開発者とユーザーに更に強力な AI サポートを提供する可能性があります。

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