Qwen – Alibaba Cloud Large Language Model là bước đột phá mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ngôn ngữ của Alibaba với toàn thế giới. Gây ấn tượng nhờ khả năng xử lý thông tin mạnh mẽ và ứng dụng linh hoạt, Qwen không chỉ đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp mà còn mở ra tiềm năng sáng tạo không giới hạn. Cùng VinaHost khám phá ngay các thông tin, tình năng và sức mạnh vượt trội của Qwen trong bài viết chi tiết dưới đây nhé!

1. Tongyi Qianwen – Qwen là gì?

Tongyi Qianwen (Qwen) là dòng mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM) do Alibaba Cloud phát triển và cung cấp cho cộng đồng mã nguồn mở. Dòng mô hình này bao gồm:

Qwen: Mô hình ngôn ngữ lớn.
Qwen-VL: Mô hình ngôn ngữ lớn dành cho xử lý hình ảnh.
Qwen-Audio: Mô hình ngôn ngữ lớn dành cho âm thanh.
Qwen-Coder: Mô hình chuyên về lập trình.
Qwen-Math: Mô hình chuyên về toán học.

Người dùng có thể trải nghiệm các mô hình Qwen và dễ dàng tùy chỉnh hoặc triển khai chúng trong Alibaba Cloud Model Studio.

alibaba cloud large language model — Tongyi Qianwen là dòng mô hình ngôn ngữ lớn của Alibaba Cloud.

Phiên bản Qwen 2.5 mới nhất được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn, gồm 18 nghìn tỷ token, giúp tăng cường khả năng:

Hiểu biết: Cải thiện đáng kể với MMLU trên 85+.
Lập trình: Đạt điểm HumanEval trên 85+.
Toán học: Đạt điểm MATH trên 80+.

Ngoài ra, Qwen 2.5 còn được tối ưu hóa để:

Làm theo hướng dẫn tốt hơn.
Tạo nội dung văn bản dài.
Hiểu và tạo dữ liệu có cấu trúc.
Đáp ứng đa dạng các lệnh và bối cảnh.

Qwen2.5-Coder được huấn luyện trên 5.5 nghìn tỷ token dữ liệu lập trình, cho hiệu suất cạnh tranh với các mô hình lớn hơn. Qwen2.5-Math hỗ trợ cả tiếng Trung và tiếng Anh, tích hợp nhiều phương pháp lập luận như Chain-of-Thought (CoT), Program-of-Thought (PoT) và Tool-Integrated Reasoning (TIR).

Qwen không chỉ là một mô hình ngôn ngữ lớn, mà còn là hệ sinh thái phong phú, đa năng, hỗ trợ người dùng trong nhiều lĩnh vực từ văn bản, hình ảnh, âm thanh đến lập trình và toán học.

2. Điểm mạnh của Qwen large language model (LLM)

Qwen không chỉ là một mô hình mạnh mẽ trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên với các điểm mạnh như sau:

2.1 Hiệu suất vượt trội trên nhiều lĩnh vực

Qwen LLM nổi bật với khả năng vượt trội so với các mô hình mã nguồn mở cùng kích thước khác. Điều này được thể hiện rõ qua các bài kiểm tra đánh giá trên nhiều lĩnh vực như:

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Phân tích và xử lý ngôn ngữ hiệu quả.
Giải quyết bài toán toán học: Đưa ra các giải pháp chính xác và logic.
Lập trình: Khả năng viết mã và hỗ trợ lập trình tối ưu.

Những thành tích này giúp Qwen trở thành lựa chọn hàng đầu trong các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ và trí tuệ nhân tạo.

2.2 Tùy chỉnh dễ dàng và chi phí thấp

Không chỉ mạnh mẽ về hiệu suất, Qwen còn cực kỳ linh hoạt trong triển khai và tùy chỉnh. Bạn có thể dễ dàng:

Triển khai nhanh chóng: Với vài cú nhấp chuột qua PAI-EAS.
Tùy chỉnh theo nhu cầu riêng: Dựa trên dữ liệu của bạn, dù được lưu trữ trên Alibaba Cloud hay từ các nguồn bên ngoài.

Điều này cho phép Qwen hỗ trợ tối ưu cho các tác vụ riêng biệt của doanh nghiệp hoặc ngành công nghiệp của bạn.

2.3 Ứng dụng phù hợp cho AI tạo sinh

Với Qwen, bạn có thể xây dựng các ứng dụng AI thế hệ mới một cách dễ dàng nhờ API mạnh mẽ, hỗ trợ nhiều kịch bản như:

Tạo nội dung văn bản: Hỗ trợ viết lách và tạo nội dung tự động.
Phân tích âm thanh: Hiểu và xử lý âm thanh chi tiết.
Tạo hình ảnh: Tạo dựng hình ảnh từ các ý tưởng độc đáo.

Qwen không chỉ nâng cao hiệu suất làm việc mà còn mang đến trải nghiệm khách hàng hoàn toàn mới, giúp doanh nghiệp bắt kịp xu hướng công nghệ và cạnh tranh hiệu quả trong thời đại số hóa.

Đọc thêm: Alibaba Cloud Generative AI: Giải pháp cho AI tạo sinh

3. Các phiên bản mô hình ngôn ngữ Qwen

Cùng VinaHost tìm hiểu các phiên bản mô hình ngôn ngữ Qwen dưới đây:

3.1 Tongyi Qwen

Các mô hình Qwen 2.5 mới nhất của Alibaba đã được huấn luyện trước trên dữ liệu chất lượng cao từ nhiều lĩnh vực và ngôn ngữ khác nhau. Những mô hình này mang lại hiệu suất nâng cao trong các lĩnh vực như lập trình, toán học, sở thích của con người và các khả năng cốt lõi khác, bao gồm theo dõi chỉ thị và hiểu hoặc tạo dữ liệu có cấu trúc. Các cải tiến này giúp Qwen 2.5 trở thành một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt trong nhiều ứng dụng khác nhau, cụ thể như:

Mở nguồn toàn diện: Qwen2.5 không chỉ duy trì các mô hình của Qwen2 (0.5/1.5/7/72B), mà còn bổ sung thêm các mô hình hiệu quả về chi phí như Qwen2.5-14B, Qwen2.5-32B và một mô hình dành cho di động là Qwen2.5-3B. Các mô hình này cạnh tranh mạnh mẽ so với các mô hình nguồn mở cùng cấp.
Dữ liệu huấn luyện lớn và chất lượng cao hơn: Bộ dữ liệu huấn luyện đã được mở rộng từ 7 triệu token lên đến tối đa 18 triệu token.
Tăng cường kiến thức: Qwen2.5 đã học được nhiều kiến thức hơn. Ví dụ, điểm MMLU của Qwen2.5-7/72B đã được cải thiện từ 70.3 lên 74.2 và từ 84.2 lên 86.1 so với Qwen2-7/72B.
Nâng cao khả năng lập trình: Qwen2.5-Coder mang lại một bước đột phá lớn trong khả năng lập trình, với điểm số vượt trội so với Qwen2 trong các bài kiểm tra như LiveCodeBench và MultiPL-E.
Nâng cao khả năng toán học: Với công nghệ từ Qwen2-Math, khả năng toán học của Qwen2.5 đã được cải thiện rõ rệt, đạt điểm số cao hơn nhiều so với Qwen2.
Ưu thích của con người: Qwen2.5 có khả năng tạo ra các phản hồi gần gũi hơn với sở thích của con người. Điểm Arena-Hard và MT-Bench của Qwen2.5-72B-Instruct đã tăng đáng kể so với Qwen2.
Các khả năng cốt lõi khác: Qwen2.5 đã đạt được những cải tiến vượt bậc trong việc theo dõi chỉ thị, tạo văn bản dài (tăng từ 1k lên hơn 8K token), hiểu dữ liệu có cấu trúc và tạo ra các kết quả có cấu trúc, đặc biệt là JSON. Bên cạnh đó, Qwen2.5 cũng trở nên linh hoạt hơn trong việc đáp ứng các yêu cầu từ hệ thống, giúp nâng cao khả năng mô phỏng vai trò và thiết lập điều kiện cho chatbot.

3.2 Tongyi Qwen-VL

Qwen-VL là mô hình ngôn ngữ tầm nhìn lớn trong dòng Qwen. Mô hình này có khả năng tạo nội dung dựa trên hình ảnh, văn bản và hộp giới hạn làm đầu vào. Với hiệu suất vượt trội đã được kiểm chứng qua nhiều bộ tiêu chí đánh giá, Qwen-VL có thể nhận diện văn bản chi tiết cả trong tiếng Trung và tiếng Anh, so sánh và phân tích hình ảnh, từ đó tạo ra câu chuyện, giải quyết bài toán toán học hay trả lời câu hỏi.

Hiện nay có Qwen-Vl-Plus và Qwen-VL-Max là phiên bản nâng cấp và mới nhất của dòng sản phẩm Qwen-VL với:

Tên mô hình	Qwen-VL-Plus	Qwen-VL-Max
Mô tả mô hình	Ngôn ngữ tầm nhìn lớn (Visual Language Model) nâng cao. Nâng cao khả năng nhận diện chi tiết và văn bản. Hỗ trợ độ phân giải cực cao, lên đến hàng triệu pixel. Có khả năng xử lý tỷ lệ khung hình cực lớn cho đầu vào hình ảnh. Hiệu suất được cải thiện vượt trội trong các tác vụ liên quan đến hình ảnh.	Là mô hình ngôn ngữ tầm nhìn lớn mạnh nhất của Qwen. Cải tiến đáng kể khả năng lý luận hình ảnh và theo dõi hướng dẫn. Tăng cường khả năng nhận thức và hiểu biết thị giác. Hiệu suất tối ưu cho nhiều tác vụ phức tạp. Phù hợp với các yêu cầu phức tạp trong nhận diện hình ảnh và xử lý dữ liệu thị giác.

Hai mô hình này không chỉ vượt trội so với các kết quả tốt nhất trước đây từ các mô hình LVLM nguồn mở mà còn đạt hiệu suất tương đương với Gemini Ultra và GPT-4V trong nhiều tác vụ kết hợp giữa hình ảnh và văn bản.

3.3 Tongyi Qwen-Audio

Qwen-Audio là mô hình ngôn ngữ âm thanh lớn thuộc dòng Qwen. Qwen-Audio có thể nhận đầu vào là văn bản và các tệp âm thanh đa dạng (như lời nói của con người, âm thanh tự nhiên, nhạc và bài hát) và cho ra đầu ra dưới dạng văn bản. Qwen-Audio đạt hiệu suất ấn tượng mà không cần tinh chỉnh đặc biệt cho từng tác vụ, khi thử nghiệm trên các bộ dữ liệu Aishell1, cochlscene, ClothoAQA và VocalSound.

Qwen-Audio có những tính năng nổi bật như:

Mô hình âm thanh cơ bản: Tongyi Qwen-Audio là mô hình ngôn ngữ âm thanh đa nhiệm, hỗ trợ nhiều tác vụ, ngôn ngữ và loại âm thanh, làm nền tảng cho việc hiểu âm thanh. Từ Qwen-Audio, Alibaba phát triển Qwen-Audio-Chat với khả năng trò chuyện đa lượt và hỗ trợ các tình huống âm thanh đa dạng.
Khung học đa nhiệm: Để mở rộng việc huấn luyện âm thanh-ngôn ngữ, Alibaba sử dụng khung học đa nhiệm, giúp chia sẻ kiến thức và tối ưu hiệu suất, hỗ trợ hơn 30 tác vụ.
Hiệu suất mạnh mẽ: Qwen-Audio đạt kết quả vượt trội trên nhiều bộ dữ liệu chuẩn như Aishell1, cochlscene, ClothoAQA và :VocalSound mà không cần tinh chỉnh đặc thù cho từng tác vụ.
Hỗ trợ trò chuyện đa lượt: Qwen-Audio hỗ trợ phân tích âm thanh, hiểu và suy luận âm thanh, thưởng thức âm nhạc và sử dụng công cụ từ đầu vào âm thanh và văn bản.

3.4 Tongyi Qwen-Agent

Qwen-Agent là một framework giúp phát triển các ứng dụng LLM dựa trên khả năng theo dõi hướng dẫn, sử dụng công cụ, lập kế hoạch và ghi nhớ của các mô hình Qwen. Nó cung cấp các thành phần khác nhau cho LLM, prompt và agent. Để học cách sử dụng thành phần Assistant, thêm công cụ tùy chỉnh và nhanh chóng phát triển một agent sử dụng những công cụ này, bạn có thể tham khảo tại đây: Link

4. Những doanh nghiệp đạt thành tựu với Qwen LLM

Khám phá cách các doanh nghiệp đã đạt được thành công vượt trội nhờ ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn Qwen LLM:

4.1 AstraZeneca

AstraZeneca, công ty dược phẩm sinh học hàng đầu, đã đạt được thành công vượt trội khi hợp tác cùng Alibaba Cloud và sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn Tongyi Qwen. Nhờ hệ thống tóm tắt sự kiện bất lợi tiên tiến, được xây dựng trên nền tảng Dedicated Model Studio của Alibaba Cloud, AstraZeneca có thể nhanh chóng xử lý và phân tích lượng lớn tài liệu y khoa.

Kết quả là, hiệu quả tạo báo cáo sự kiện bất lợi đã tăng 300%, đồng thời độ chính xác cũng được cải thiện từ 90% lên 95%, đánh dấu một bước tiến lớn trong việc nâng cao chất lượng và hiệu quả công việc của đội ngũ dược phẩm.

4.2 Lightblue

Lightblue Co., Ltd., một công ty khởi nghiệp chuyên về dân chủ hóa AI, đã đạt được thành công đáng kể nhờ sự hỗ trợ của Tongyi Qianwen (Qwen) từ Alibaba Cloud. Với các mô hình Karasu và Qarasu, Lightblue đã có thể áp dụng các khả năng mạnh mẽ của Qwen để xử lý ngôn ngữ tiếng Nhật.

Kiến trúc tiên tiến và đào tạo chuyên sâu về ngôn ngữ Đông Á của Qwen mang lại độ chính xác vượt trội, giúp các tương tác ngôn ngữ trở nên rõ ràng và phù hợp, hỗ trợ công ty thành công trong các dự án của mình.

5. Tính năng của Qwen large language model

Tìm hiểu các tính năng vượt trội của Qwen – Alibaba Cloud Large Language Model:

5.1 Đọc hiểu dữ liệu đa phương thức

Qwen mang đến khả năng hiểu và xử lý dữ liệu đa phương thức, giúp xây dựng các trợ lý trò chuyện thông minh, linh hoạt và tương tác hiệu quả với người dùng. Các mô hình Qwen có thể tiếp nhận và phân tích không chỉ văn bản mà còn cả âm thanh, video và các loại dữ liệu phức tạp khác.

Đặc biệt, chatbot dựa trên Qwen, Qwen-Audio và Qwen-VL có thể trả lời các câu hỏi chứa dữ liệu đa phương thức, giúp cung cấp phản hồi chính xác từ nhiều nguồn thông tin như âm thanh, hình ảnh và văn bản. Với khả năng kết hợp đa dạng dữ liệu, Qwen tối ưu hóa sự hiểu biết và tương tác trong các ứng dụng AI, mang lại trải nghiệm người dùng tiện lợi và sống động hơn.

Tìm hiểu: Dịch Vụ Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI

5.2 Phân tích và xử lý dữ liệu

Qwen 2.5 nổi bật với khả năng hiểu và xử lý dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như bảng và dữ liệu trong định dạng JSON. Điều này giúp Qwen không chỉ trích xuất thông tin chính xác mà còn hỗ trợ người dùng thực hiện các truy vấn phức tạp và tạo ra tập dữ liệu mới một cách hiệu quả.

Với mô hình Qwen2.5-72B, khả năng tạo ra đầu ra được định dạng phù hợp với yêu cầu và dữ liệu đầu vào (như bảng JSON) là một ưu điểm lớn, giúp việc xử lý và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng và chính xác hơn.

5.3 Tạo hình ảnh

Qwen-VL không chỉ hiểu và phân tích hình ảnh, mà còn có khả năng tạo ra hình ảnh chất lượng cao từ các lời nhắc văn bản và hình ảnh đầu vào. Với tính năng này, Qwen-VL có thể tạo ra những bức tranh theo nhiều phong cách và thể loại khác nhau, phù hợp với từng nhu cầu và tình huống trong ngành.

Điều này giúp các doanh nghiệp và sáng tạo nội dung dễ dàng thiết kế hình ảnh cho các chiến dịch quảng cáo, sản phẩm hoặc các dự án sáng tạo mà không cần đến kỹ năng thiết kế chuyên nghiệp.

Tìm hiểu: Nền tảng Alibaba Cloud AI và Data Intelligence

5.4 Xử lý hình ảnh

Qwen-VL có khả năng phân tích hình ảnh một cách sâu sắc, nhận diện các đối tượng, văn bản và mối quan hệ giữa chúng trong một bức ảnh. Dựa trên khả năng học hỏi từ hình ảnh, Qwen-VL có thể tạo ra nội dung mới và đưa ra thông tin chi tiết từ những gì nó đã nhận diện.

Ví dụ, Qwen-VL có thể nhận diện các đối tượng như “người phụ nữ” và “con chó” trong một bức ảnh, đồng thời hiểu được hành động của chúng như “high five” (vỗ tay).

5.5 Phân tích và xử lý âm thanh

Qwen-Audio có khả năng hiểu và phân tích âm thanh từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm lời nói của con người, âm thanh tự nhiên, nhạc cụ và bài hát, kết hợp với văn bản làm đầu vào. Với khả năng này, Qwen-Audio có thể nhận diện và tóm tắt thông tin từ âm thanh, chẳng hạn như phân loại thể loại nhạc hoặc xác định cảm xúc của người nói.

Qwen-Audio có thể phân tích giọng nói để xác định danh tính người nói và cảm xúc của họ, sau đó đề xuất câu trả lời phù hợp. Ngoài ra, Qwen-Audio còn có thể sử dụng các công cụ để chỉnh sửa tệp âm thanh, hỗ trợ các ứng dụng từ phân tích đến chỉnh sửa âm thanh một cách hiệu quả.

6. Tổng kết

Qwen – Alibaba Cloud Large Language Model cung cấp nhiều tiện ích vượt trội, từ xử lý dữ liệu đa phương thức đến phân tích âm thanh và hình ảnh, giúp nâng cao hiệu quả công việc. Trên đây là tổng hợp các thông tin về mô hình ngôn ngữ Qwen của Alibaba, hy vọng bài viết mang lại cho bạn các kiến thức hữu ích, cái nhìn tổng quan về các tính năng và ứng dụng thực tế của mô hình này.

Nếu bạn có thắc mắc thì đừng ngại ngần liên hệ với VinaHost qua thông tin sau nhé: