Qwen-2:🌐27개 언어 구사, 알리바바의 자바스크립트 천재 언어 모델 💻

안녕하세요! 오늘은 알리바바가 공개한 대형 언어 모델인 Qwen-2에 대해 알아보겠습니다. Qwen-2는 Qwen2-0.5B에서 1.5B, 7B, 57B, 72B까지 다섯 가지 크기의 사전 학습 및 명령어 조정 모델을 제공하며, 영어와 중국어를 포함해 27개의 추가 언어로 학습되었습니다. Qwen-2는 다양한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보였으며, 코딩과 수학에서 특히 큰 향상을 보여줍니다. 특히 Qwen2-7B-Instruct와 Qwen2-72B-Instruct는 최대 128K 토큰의 확장된 문맥 길이를 지원하여 긴 텍스트 처리에 강점을 보입니다. 이번 블로그에서는 Qwen-2의 주요 기능과 특징, 벤치마크 결과, 파이썬 및 자바스크립트 코딩 성능을 중점적으로 살펴보겠습니다.

Qwen-2:🌐27개 언어 구사, 알리바바의 자바스크립트 천재 언어 모델 💻

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Qwen-2 개요

Qwen-2는 최신 대형 언어 모델 시리즈로, 고성능과 확장성을 자랑합니다. Transformer 아키텍처를 기반으로 다양한 크기의 모델을 제공하며, 다국어 처리와 코드 이해 능력을 갖추고, 특히 영어와 중국어에 강점을 보입니다. Qwen-2의 각 모델은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

모델	매개변수 수 (억)	비임베딩 매개변수 수 (억)	GQA	타이 임베딩	문맥 길이
Qwen2-0.5B	0.49	0.35	TRUE	TRUE	32K
Qwen2-1.5B	1.54	1.31	TRUE	TRUE	32K
Qwen2-7B	7.07	5.98	TRUE	FALSE	128K
Qwen2-57B-A14B	57.41	56.32	TRUE	FALSE	64K
Qwen2-72B	72.71	70.21	TRUE	FALSE	128K

 

Qwen-2의 매개변수 수는 0.49억에서 72.71억까지 다양하며, 비임베딩 매개변수는 최대 70.21억 개입니다. 모든 모델은 Grouped Query Attention(GQA)을 지원하여 메모리 사용과 계산 효율성을 높이고, 문맥 길이는 최대 128K 토큰까지 지원하여 긴 텍스트 처리가 가능합니다. 

• 매개변수 수 (억): 각 모델의 총 매개변수 수를 나타냅니다.
• 비임베딩 매개변수 수 (억): 임베딩을 제외한 매개변수 수를 나타냅니다.
• GQA: Grouped Query Attention의 지원 여부를 나타냅니다. GQA에 대한 내용은 아래 더 보기를 클릭하세요
• 타이 임베딩: 입력 및 출력 단어 임베딩의 연결 여부를 나타냅니다. 타이 임베딩을 사용하면 입력과 출력의 단어 임베딩을 공유함으로써 메모리 효율성, 단어표현 일관성, 모델 학습 성능을 향상시킬수 있습니다.
• 문맥 길이: 모델이 지원하는 최대 문맥 길이 (토큰 수)를 나타냅니다.

https://qwenlm.github.io/blog/qwen2/

Hello Qwen2

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Qwen-2 벤치마크 결과

Qwen-2 시리즈는 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 기록했습니다. Qwen-72B는 GPT-3.5와 LLaMA2-70B를 능가하며, 특히 수학 문제 해결, 코딩, 자연어 이해 등에서 뛰어난 성과를 보입니다. 대부분의 모델이 최대 32,000 토큰의 문맥 길이를 지원하며, 트릴리언 단위의 학습 데이터를 활용해 다국어로 학습되었습니다

 

Qwen-2는 영어와 중국어 외에도 다양한 언어적 스펙트럼을 포함한 학습 데이터의 양과 질을 증대하여 다국어 역량을 강화하는 데 많은 노력을 기울였습니다. 대형 언어 모델은 다른 언어로 일반화할 수 있는 능력을 기본적으로 갖추고 있지만, 이번에는 27개의 추가 언어를 명시적으로 포함해 학습했습니다.

지역	언  어
서유럽	독일어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 이탈리아어, 네덜란드어
동유럽 및 중부 유럽	러시아어, 체코어, 폴란드어
중동	아랍어, 페르시아어, 히브리어, 터키어
동아시아	일본어, 한국어
동남아시아	베트남어, 태국어, 인도네시아어, 말레이어, 라오어, 버마어, 세부아노어, 크메르어, 타갈로그어
남아시아	힌디어, 벵골어, 우르두어

 

다음 표는 대형 언어 모델 Qwen2-72B가 Llama3-70B, Mixtral-8x22B, Qwen1.5-110B와 다양한 벤치마크 테스트에서 비교된 성능을 나타냅니다. Qwen2-72B는 대부분의 지표에서 다른 모델을 능가하거나 동등한 성능을 보입니다. 특히 MMLU(대규모 다중작업 이해 능력), GSM8K(기초 수학 문제 해결능력), HumanEval(코드 생성능력), C-Eval(중국어 이해 처리능력) 등에서 우수한 결과를 기록하며, 코드 작성 및 수학 능력에서도 높은 점수를 받았습니다. Qwen2-72B는 Qwen1.5-110B보다 매개변수가 적음에도 불구하고, 다양한 언어와 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

Qwen2-72B 모델의 벤치마크 테스트 결과

다음 표는 Qwen2-7B Instruct와 Llama3-8B Instruct, GLM4-9B Chat의 성능을 여러 지표에서 비교합니다. Qwen2-7B는 AlignBench (7.21), MT-Bench (8.41), MMLU (70.5), GSM8K (82.3), HumanEval (79.9), C-Eval (77.2) 등에서 최고 점수를 기록하며 전반적으로 우수한 성능을 보입니다. 특히, 코드 생성(HumanEval)과 수학 문제 해결(GSM8K)에서 탁월한 성과를 보여주며, 다중 과제 및 중국어 처리에서도 다른 모델들을 능가합니다.

Qwen2-7B Instruct 모델의 벤치마크 테스트 결과

 

Qwen-2 주요 특징

Qwen2는 코딩과 수학에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. CodeQwen1.5 데이터를 통합해 다양한 프로그래밍 언어에서 성능을 향상시켰으며, 고품질 수학 데이터셋으로 수학 문제 해결 능력을 강화했습니다. 긴 문맥 이해에서는 YARN과 Dual Chunk Attention 기법으로 128K 토큰까지 문맥을 처리하며, Needle in a Haystack 테스트에서 Qwen2-72B-Instruct가 최상위 성능을 기록했습니다. 

코딩 및 수학능력

Qwen2-72B-Instruct는 코딩과 수학 능력에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 코딩에서는 CodeQwen1.5의 코드 학습 경험과 데이터를 통합해 다양한 프로그래밍 언어에서 성능이 크게 향상되었습니다. 수학에서는 광범위하고 고품질의 데이터셋을 활용해 수학 문제 해결 능력이 강화되었습니다. 

Qwen-2의 코딩 및 수학성능 비교

위 그래프는 Qwen2-72B Instruct와 Llama3-70B Instruct의 코딩 및 수학 성능을 비교합니다. 왼쪽의 방사형 그래프는 Python, JavaScript, TypeScript, C#, Java, C++, PHP, Bash 등의 프로그래밍 언어에서 Qwen2-72B Instruct가 전반적으로 더 우수한 성능을 보여주고 있음을 나타냅니다. 오른쪽의 막대그래프는 헝가리 수학 시험(HungaryExam), MathBench-A, GaoKao2023, MathOdyssey 등의 수학 벤치마크에서 Qwen2-72B Instruct가 Llama3-70B Instruct보다 높은 점수를 기록하고 있음을 보여줍니다. 전반적으로 Qwen2-72B Instruct는 다양한 프로그래밍 언어와 수학적 문제 해결에서 뛰어난 성과를 보입니다.

 

긴 문맥 이해

Qwen2의 모든 명령어 조정 모델은 32K 토큰의 문맥 길이로 학습되었으며, YARN 및 Dual Chunk Attention 같은 기법을 사용해 더 긴 문맥 길이로 확장됩니다. Qwen2-72B-Instruct는 최대 128K 토큰에서 정보를 완벽하게 추출하며, Qwen2-7B-Instruct는 128K까지, Qwen2-57B-A14B-Instruct는 64K까지, Qwen2-1.5B-Instruct와 Qwen2-0.5B-Instruct는 32K까지 지원합니다. 또한, 최대 100만 토큰의 문서를 처리할 수 있는 에이전트 솔루션도 제공됩니다.

Qwen2 Needle in a Haystack 테스트 결과

안전성과 책임

Qwen2-72B-Instruct는 다국어 안전 쿼리(불법 활동, 사기, 음란물, 개인정보 침해)에서 유해 응답의 비율을 낮추는 성능을 보입니다. GPT-4, Mistral-8x22B, Qwen2-72B-Instruct 모델들의 다국어 안전 쿼리(불법 활동, 사기, 음란물, 개인정보 침해)에 대한 유해 응답 비율을 비교한 결과, Qwen2-72B-Instruct는 대부분의 언어에서 0-4%의 낮은 유해 응답 비율을 보여, GPT-4와 유사하거나 더 나은 성능을 보입니다. 반면, Mistral-8x22B는 평균적으로 8-39%로 더 높은 유해 응답 비율을 기록합니다. Qwen2-72B-Instruct는 다국어 안전성에서 경쟁 모델들을 크게 앞서며, 다양한 언어에서 유해 응답을 효과적으로 억제합니다.

 

코딩 테스트

다음은 Qwen2-7B 모델의 코딩 테스트를 해보았습니다. 코딩 테스트는 스네이크 게임 만들기와 파이썬, 자바스크립트 시험문제 풀기입니다. 먼저 스네이크 게임을 파이썬으로 작성하는 테스트에서 Qwen2-7B가 작성한 코드를 실행한 결과 아래 화면과 같이 빈 화면만 나왔으며, 몇 차례 피드백과 수정에도 게임은 에러가 발생하며 실행되지 않았습니다. 

스네이크 게임 실행결과

다음 코딩 테스트는 edabit.com 코딩 교육 사이트의 파이썬과 자바 스크립트 코딩 시험문제로 테스트하였습니다. 테스트 환경은 Windows 11 Pro(23H2), 파이썬 3.11, Ollama에서  Qwen2-7B의 양자화 버전을 다운로드하여 웹 브라우저 Page Assist에서 진행하였습니다.

 

파이썬 코딩 테스트 결과, Qwen2-7B는 아쉽게도 Easy 단계를 제외하고 모든 문제를 첫 번째 시도에 맞히지 못했습니다. 

Qwen2-7B 파이썬 코딩 테스트 결과

Python/Pass@1	Easy	Medium	Hard	Very Hard	Expert
Qwen2-7B	Pass	Fail	Fail	Fail	Fail
Llama3 8B	Fail	Pass	Fail	Pass	Fail

 

하지만 자바스크립트 코딩 테스트 결과 모든 단계의 문제를 첫 시도에서 성공하였습니다. 

Qwen2-7B 자바스크립트 코딩 테스트 결과(Medium)

JavaScript/Pass@1	Medium	Hard	Very Hard	Expert
Qwen2-7B	Pass	Pass	Pass	Pass
Llama3 8B	Pass	Fail	Fail	Fail

Qwen2-7B 자바스크립트 코딩 테스트 결과(Expert)

코딩 테스트 결과 Qwen2-7B의 파이썬 코딩 성능은 만족할 만한 수준은 아니었지만, 자바스크립트 코딩 성능은 놀라웠으며, Llama3 8B 보다 확실히 우수한 성능을 보여주었습니다.

맺음말

이번 블로그에서는 알리바바의 최신 대형 언어 모델인 Qwen-2에 대해 자세히 살펴보았습니다. Qwen-2는 코딩과 수학에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 특히 Qwen2-7B Instruct와 Qwen2-72B Instruct 모델은 긴 문맥 처리와 다국어 지원에서 탁월한 역량을 보여줍니다. 또한, Qwen-2는 다국어 처리와 안전성 측면에서도 뛰어난 결과를 나타내어, GPT-4와 유사하거나 더 나은 안전성 성능을 보였습니다.

 

코딩 테스트 결과에서는 Qwen2-7B가 자바스크립트에서 뛰어난 성능을 보인 반면, 파이썬에서는 개선이 필요함을 알 수 있었습니다. 이러한 분석을 통해 Qwen-2가 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있는 강력한 도구임을 확인할 수 있었습니다. 알리바바의 Qwen-2는 최신 기술과 풍부한 데이터셋을 활용하여 여러 분야에서 혁신적인 가능성을 열어가고 있으며, 앞으로 더 많은 발전이 기대됩니다. 여러분도 Qwen-2를 통해 다양한 가능성을 탐구해 보시길 바랍니다. 더 자세한 정보와 Qwen-2에 대한 최신 업데이트는 공식 블로그를 방문해 보세요.

 

오늘 블로그는 여기까지입니다. 저는 다음 시간에 더 유익한 정보를 가지고 다시 찾아뵙겠습니다. 감사합니다. 

 

https://fornewchallenge.tistory.com/

 

 

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