歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
6月7日消息，通義千問(Qwen)今日公布了一項重大升級，即Qwen系列模型已從Qwen1.5版本成功躍升至Qwen2版本，并在HuggingFace和ModelScope平臺上同步開源。
據悉，Qwen2.0帶來了諸多創新和改進。該版本推出了5種不同尺寸的預訓練和指令微調模型，覆蓋從0.5B到72B的廣泛范圍，以滿足不同場景和需求。其次，在原有的中英文基礎上，Qwen2.0新增了27種語言的高質量訓練數據，進一步提升了模型的多語言處理能力。
據ITBEAR科技資訊了解，Qwen2.0還在多個評測基準上展現出領先性能。其代碼理解和數學計算能力得到了顯著提升，這對于開發人員和科研工作者來說無疑是一個好消息。此外，Qwen2-72B模型更是支持高達128Ktokens的上下文長度，為處理更復雜、更長的文本提供了可能。
在模型基礎信息方面，Qwen2系列的所有模型都采用了GQA技術，這項技術能夠帶來推理加速和降低顯存占用的優勢。在之前的Qwen1.5系列中，僅有32B和110B的模型使用了這項技術，而現在在Qwen2.0中，所有尺寸的模型都得以應用。
在模型評測中，Qwen2-72B表現尤為出色。與當前最優的開源模型相比，Qwen2-72B在自然語言理解、知識、代碼、數學以及多語言等多項能力上都實現了顯著超越，包括Llama-3-70B和Qwen自身的前一版本Qwen1.5-110B。這一飛躍性的進步無疑將推動AI技術的更廣泛應用和發展。
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