En un avance significativo en el campo de los modelos de lenguaje, se han presentado los modelos Qwen 2.5, una colección de modelos generativos preentrenados y ajustados para seguir instrucciones, que vienen en varias configuraciones que van desde 0.5B hasta 72B en cantidad de parámetros. Estos modelos están optimizados para casos de uso de diálogos multilingües, superando tanto a las generaciones anteriores de modelos Qwen como a muchos de los modelos de chat disponibles públicamente, de acuerdo a los estándares de la industria.
La arquitectura de estos modelos se basa en un modelo de lenguaje autorregresivo que emplea una arquitectura de transformador optimizada. A través de la colección Qwen 2.5 se pueden atender más de 29 idiomas y se han mejorado sus capacidades de interpretación de roles y establecimiento de condiciones, lo que aumenta su utilidad para los chatbots.
Para facilitar la implementación de los modelos Qwen 2.5, se han desarrollado guías sobre cómo desplegarlos utilizando instancias de Inferentia a través de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) y Amazon SageMaker. Estas guías hacen uso de la herramienta Text Generation Inference (TGI) de Hugging Face y la biblioteca Optimum Neuron, que actúa como interfaz entre la biblioteca Transformers y los aceleradores Inferentia y Trainium de AWS.
Los despliegues pueden realizarse ya sea en instancias EC2 inf2 o en SageMaker. En el caso de EC2, se sugiere conectarse a la instancia mediante SSH y crear archivos de configuración que definan constantes y parámetros de entorno para asegurar que el modelo funcione de manera óptima. Por otro lado, SageMaker permite una implementación más rápida directamente desde su consola de gestión.
Ambas opciones incluyen pasos para confirmar que el modelo está funcionando correctamente, incluso enviando solicitudes de prueba en diferentes idiomas para demostrar su capacidad multilingüe.
Es importante tener en cuenta que, tras utilizar estas instancias y servicios, las empresas deben terminarlas para evitar costos adicionales. AWS también ofrece documentación detallada para ayudar a los usuarios a gestionar los recursos y realizar implementaciones efectivas con estos modelos avanzados.
Qwen 2.5 se perfila como una herramienta poderosa para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, lo que abre nuevas posibilidades para entornos multilingües y diálogos complejos, contribuyendo así a la evolución del procesamiento del lenguaje natural en la tecnología actual.
