Bảng Kết Hợp 3 Model Qwen 2.5 Cho Các Tác Vụ Đặc Biệt
Tác Vụ | Model Kết Hợp | Ứng Dụng Cụ Thể | Ví Dụ Trực Quan |
Phân tích đa phương thức (hình ảnh + văn bản + video) | Qwen2.5-VL-72B-Instruct + Qwen2.5-Max + QVQ-72B-Preview | Phân tích hình ảnh/video kết hợp ngữ cảnh văn bản và lý luận trực quan | Phân tích video giám sát an ninh: nhận diện hành vi đáng ngờ và tóm tắt bằng văn bản. |
Xử lý văn bản dài và phức tạp | Qwen2.5-14B-Instruct-1M + Qwen2.5-Max + Qwen2.5-Turbo | Tổng hợp, phân tích tài liệu dài, báo cáo nghiên cứu hoặc hợp đồng lớn | Tóm tắt một báo cáo tài chính dài 500 trang với các điểm nổi bật và dự đoán xu hướng kinh tế. |
Lý luận toán học và trực quan | QVQ-72B-Preview + QwQ-32B-Preview + Qwen2.5-Max | Giải bài toán phức tạp, phân tích dữ liệu kỹ thuật số hoặc các vấn đề cần lý luận toán học | Giải bài toán tối ưu hóa vận tải (tuyến đường ngắn nhất) với biểu đồ trực quan và giải thích chi tiết. |
Hỗ trợ lập trình | Qwen2.5-Coder-32B-Instruct + Qwen2.5-Turbo + Qwen2.5-Max | Hoàn thành mã, sửa lỗi, tối ưu hóa hiệu suất mã | Viết mã Python để xử lý dữ liệu lớn, kiểm tra lỗi logic và cải thiện hiệu suất chạy chương trình. |
Chatbot thông minh và nhanh nhạy | Qwen2.5-Turbo + Qwen2.5-Max + QwQ-32B-Preview | Xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc trợ lý ảo thông minh với khả năng phản hồi nhanh nhạy | Chatbot trả lời câu hỏi về sản phẩm, đồng thời đưa ra gợi ý mua hàng dựa trên lịch sử khách hàng. |
Phân tích nghiên cứu khoa học | QwQ-32B-Preview + Qwen2.5-Max + Qwen2.5-14B-Instruct-1M | Hỗ trợ nghiên cứu khoa học, phân tích dữ liệu lớn, tạo báo cáo chuyên sâu | Phân tích dữ liệu gen để tìm ra các đột biến gen có thể liên quan đến bệnh ung thư. |
Giải Thích Chi Tiết
- Phân tích đa phương thức:
- Kết hợp khả năng xử lý hình ảnh/video của Qwen2.5-VL-72B-Instruct, lý luận trực quan của QVQ-72B-Preview, và xử lý ngôn ngữ tổng quát của Qwen2.5-Max.
- Ví dụ: Phân tích video giám sát để nhận diện khuôn mặt, hành vi bất thường và mô tả lại bằng văn bản.
- Xử lý văn bản dài:
- Sử dụng khả năng của Qwen2.5-14B-Instruct-1M để duy trì ngữ cảnh dài, kết hợp với tốc độ của Qwen2.5-Turbo, và sự tổng quát của Qwen2.5-Max.
- Ví dụ: Tóm tắt một cuốn sách dài với các điểm chính, đồng thời đưa ra phân tích chuyên sâu.
- Lý luận toán học:
- Tận dụng sức mạnh toán học của QVQ-72B-Preview, tư duy logic từ QwQ-32B-Preview, và khả năng tổng hợp thông tin của Qwen2.5-Max.
- Ví dụ: Giải bài toán tối ưu hóa tuyến đường vận tải với biểu đồ minh họa.
- Hỗ trợ lập trình:
- Kết hợp khả năng viết mã của Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, tốc độ xử lý từ Qwen2.5-Turbo, và sự hỗ trợ đa nhiệm từ Qwen2.5-Max.
- Ví dụ: Viết mã Python cho một hệ thống AI xử lý hình ảnh, kiểm tra lỗi logic trong mã và cải thiện hiệu suất.
Kết Luận
Việc kết hợp 3 model phù hợp sẽ giúp tối ưu hóa hiệu quả cho từng tác vụ đặc biệt, từ phân tích đa phương thức đến hỗ trợ lập trình hoặc nghiên cứu khoa học chuyên sâu.