Entre
los
modelos
de
lenguaje
más
destacados
que
China
tiene
en
su
haber,
Qwen2
es
uno
de
los
grandes
nombres.
Recientemente
conocíamos
que
su
versión
de
72.000
millones
de
parámetros
obtenía
mayores
puntuaciones
incluso
que
GPT-4
Turbo
en
algunas
de
las
pruebas
de
los
benchmarks
de
SuperCLUE.
Además,
se
trata
de
un
modelo
open-source
que
se
encuentra
disponible
para
todo
el
mundo.
La
particularidad
de
este
modelo
de
lenguaje
es
el
hecho
de
cómo
se
desenvuelve
en
las
matemáticas.
Y
es
que
a
día
de
hoy,
se
trata
del
mejor
modelo
de
lenguaje
abierto
que
los
desarrolladores
y
usuarios
pueden
utilizar
para
resolver
problemas
matemáticos,
según
las
pruebas
realizadas
por
MATH
Benchmark
for
LLMs.
Sin
embargo,
sus
creadores,
Alibaba
Cloud,
han
lanzado
una
versión
de
este
modelo
específicamente
creada
para
las
matemáticas
que
ha
batido
todas
las
pruebas:
Qwen2-Math.
Qwen2-Math
se
consolida
como
el
mejor
modelo
de
lenguaje
matemático
open-source
Los
modelos
de
Qwen
cuentan
con
diversas
versiones,
cada
una
de
ellas
adaptadas
a
las
necesidades
que
se
requieren
con
distinta
cantidad
de
parámetros
y
modificaciones
para
que
puedan
trabajar
en
determinados
campos.
Qwen2-Math
es
la
última
creación
de
Alibaba
Cloud,
una
inteligencia
artificial
que
es
un
as
de
las
matemáticas.
Lo
importante
de
los
modelos
de
Qwen
es
que
son
open-source,
por
lo
que
cualquiera
puede
utilizarlos
para
sus
propios
propósitos
y
modificarlos
a
su
antojo.
Su
rival
en
este
sentido
es
Llama
3.1,
el
modelo
más
completo
de
Meta
que,
pese
a
que
algunos
dudan
de
su
naturaleza
open-source,
se
considera
como
tal.
Imagen:
Qwen2
Según
las
pruebas
realizadas
por
MATH
Benchmark
for
LLMs,
la
versión
de
Qwen2
específica
para
matemáticas
con
un
set
de
instrucciones
de
72B
parámetros,
ha
logrado
obtener
una
precisión
del
84%,
una
prueba
en
la
que
el
modelo
debe
resolver
unos
12.500
complejos
problemas
matemáticos.
De
esta
manera
Qwen2
ha
logrado
superar
incluso
a
titanes
como
GPT-4o
y
Anthropic
Claude
3.5
Sonnet.
El
modelo
de
lenguaje
también
ha
superado
con
creces
otros
tests
como
el
de
8.500
pruebas
matemáticas
de
GSM8K
con
un
96,7%
o
el
de
College
Math
Benchmark
con
un
47,9%,
siendo
este
último
el
más
complejo
por
el
que
pasan
estos
modelos
de
lenguaje.
Imagen:
Qwen2
Alibaba
no
comparó
este
modelo
con
el
de
Orca
de
Microsoft,
el
cual
su
modelo
de
7B
se
acerca
peligrosamente
en
las
pruebas
frente
a
Qwen2.
Lo
mejor
de
todo
es
que,
incluso
la
versión
más
ligera
de
Qwen2-Math
(con
1.5B
parámetros),
supera
en
un
84,2%
las
pruebas
de
GSM8K
y
en
un
44,2%
las
de
College
Math.
La
utilidad
de
estos
modelos
de
lenguaje
enfocados
a
las
matemáticas
resuelven
la
necesidad
de
los
usuarios
de
obtener
respuestas
rápidas
ante
complejos
problemas
matemáticos.
Si
bien
hasta
hace
unos
meses
estos
modelos
no
daban
del
todo
la
talla
en
muchas
situaciones
en
este
aspecto,
en
poco
tiempo
han
conseguido
obtener
resultados
muy
decentes.
Aún
queda
todavía
gran
margen
de
mejora,
pero
Alibaba
espera
que
Qwen2-Math
“contribuya
a
la
comunidad
para
resolver
complejos
problemas
matemáticos”.
Todas
las
versiones
de
Qwen2-Math
se
pueden
encontrar
en
el
repositorio
de
Hugging
Face,
donde
podremos
descargarlos
para
aplicar
los
modelos
en
todo
tipo
de
herramientas
de
IA.
Imagen
de
portada
|
Aaron
Lefler
