- <p>हाल ही में, अलिबाबा ने अपने नए पीढ़ी के AI मॉडल QwenLong-L1-32B को आधिकारिक रूप से घोषित किया है। यह एक अत्यधिक लंबे पाठ पर विचार करने वाला मॉडल है, जो शक्तिशाली अधिगम (RL) के माध्यम से उच्चतम रूप से अपनाया गया है। यह, अलिबाबा के AI क्षेत्र में बनाई गई नई बड़ी उपलब्धि का प्रदर्शन है। इस मॉडल के प्रमुख लक्षण में विशेष रूप से अत्यधिक लंबे पाठ प्रोसेसिंग क्षमता और उत्कृष्ट अधिगम प्रदर्शन शामिल हैं, जो उद्योग में भी बहुत ध्यान आकर्षित कर रहे हैं। नीचे यह नवीनतम जानकारी है, जो AIbase द्वारा संकलित की गई है और इस नवीन प्रभावशाली मॉडल के बारे में विस्तार से स्पष्ट की गई है।</p>
- <p style="text-align:center"><img src="https://upload.chinaz.com/2025/0527/6388393652430136185687882.png" title="image.png" alt="image.png"/></p>
- <p><strong>अत्यधिक लंबे पाठ प्रोसेसिंग क्षमता: 13 हजार टोकेन द्वारा उद्योग को चकित करने वाली क्षमता</strong></p>
- <p>QwenLong-L1-32B का सबसे अधिक दृष्टिकोण बनाने वाला विशेषता है 13 हजार टोकेन की पाठ क्षमता का उपयोग करना। इससे बहुत बड़े पाठ को प्रोसेस करना संभव हो जाता है और जटिल और विविध जानकारी समायोजित करने वाले कार्यों को आसानी से पूरा किया जा सकता है। पिछले मॉडलों की तुलना में, QwenLong-L1-32B ने छोटे पाठ से लंबे पाठ अधिगम क्षमता में सुसंगत परिवर्तन किया है और इसकी उच्च सामान्यता प्रदर्शित की है।</p>
- <p><strong>प्रदर्शन: OpenAI-o3-mini से बेहतर, Claude-3.7 पर पहुँचने वाला</strong></p>
- <p>7 लंबे पाठ प्रश्न-उत्तर (DocQA) बेंचमार्क परीक्षणों में, QwenLong-L1-32B ने बेहतरीन प्रदर्शन प्रदर्शित किया। इसके परिणाम ने OpenAI के o3-mini मॉडल या अलिबाबा के खुद के Qwen3-235B-A22B से भी बेहतर प्रदर्शन करने के साथ-साथ Claude-3.7-Sonnet-Thinking के पास पहुंच लाया। इस उपलब्धि ने अलिबाबा के लंबे पाठ अधिगम क्षेत्र में गहरी तकनीकी संचय को साक्षी बनाया है।</p>
- <p><strong>अनुप्रयोग क्षेत्र: जटिल कार्यों का समर्थन</strong></p>
- <p>QwenLong-L1-32B उच्च जटिलता वाले कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है और निम्नलिखित स्थितियों में उपयोग किया जा सकता है।</p>
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- बहु-दस्तावेजीय संकल्पना: कई दस्तावेज़ों से जुड़ी जानकारी को प्रभावी ढंग से समायोजित करना, मुख्य बिंदुओं को निकालना और विस्तृत विश्लेषण करना।
- दस्तावेज़ों के बीच तार्किक अधिगम: कई दस्तावेज़ों के बीच तार्किक अधिगम करना और संबंधित जानकारी को तेजी से पकड़ना।
- वित्तीय, कानूनी, शोध अनुप्रयोग: चालना विश्लेषण, वित्तीय तालिकाओं की व्याख्या, शोध परियोजनाओं आदि में उच्च सटीकता के अधिगम के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करना।
- <p><strong>तकनीकी विशेषताएं: शक्तिशाली अधिगम पर आधारित नवाचार</strong></p>
- <p>QwenLong-L1-32B ने शक्तिशाली अधिगम (RL) तकनीक का उपयोग करके अपनी विकसित की है। उच्च प्रस्तावित अल्गोरिदम के माध्यम से छोटे पाठ से लंबे पाठ के अधिगम क्षमता में सुसंगत परिवर्तन किया गया है। इस नवाचारपूर्ण पहलू ने मॉडल के प्रदर्शन को सुधार दिया है और विविध स्थितियों में उपयोग के लिए मजबूत आधार बनाया है।</p>
- <p><strong>अलिबाबा का AI दृष्टिकोण</strong></p>
- <p>QwenLong-L1-32B के जारी करने के बारे में अलिबाबा के AI स्ट्रेटेजी में एक महत्वपूर्ण भाग का हिस्सा है, जो इसे विश्वव्यापी AI प्रतिस्पर्धा में अपनी स्थिति को और मजबूत करता है। AIbase का मानना है कि यह मॉडल की आईएन ने अलिबाबा के लंबे पाठ अधिगम क्षेत्र में उनकी प्रगति को स्थापित किया है और वित्तीय, कानूनी, शोध आदि उद्योगों के डिजिटल परिवर्तन में नई संभावनाएं पेश की हैं।</p>
- <p>QwenLong-L1-32B के प्रकट होने ने लंबे पाठ अधिगम के नए मानक स्थापित किए हैं। अत्यधिक लंबे पाठ प्रोसेसिंग क्षमता और जटिल कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन ने अलिबाबा के AI क्षेत्र में बनाई गई गहरी शक्ति को साक्षी बनाया है।</p>
अलिबाबा ने QwenLong-L1-32B जारी किया: Long Context Inference Model का प्रदर्शन Claude-3.7 के पास पहुंच गया

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यह लेख AIbase दैनिक से है
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