重磅！Qwen2.5的技术报告来了！

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报告详细介绍了 Qwen2.5 系列大型语言模型的开发和评估，包括其在预训练和后训练阶段的改进，以及新的多阶段强化学习方法，以及如何通过提供丰富的模型配置来处理多样化的使用场景。 摘要 报告揭示了 Qwen2.5 系列 LLMs 的详细技术背景，这些模型旨在满足多样化的需求。与前代模型相比，Qwen2.5 在预训练阶段通过使用从 7 万亿令牌扩展到 18 万亿令牌的高质量数据集显著提升了性能，增强了常识、专家知识和推理能力。在后训练阶段，Qwen2.5 实施了复杂的监督微调和多阶段强化学习，包括离线学习 DPO 和在线学习 GRPO，这些技术显著提高了人类偏好的对齐，并在长文本生成、结构化数据分析和指令跟随方面取得了进步。Qwen2.5 提供了丰富的模型配置，包括基础模型和指令微调模型，大小从 0.5B 到 72B 参数，并提供了量化版本。报告还展示了 Qwen2.5 在 ………………………………