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gte-Qwen2-7B-instruct

Qwen2架构驱动的多语言句子嵌入模型

gte-Qwen2-7B-instruct是基于Qwen2架构开发的多语言句子嵌入模型。在MTEB基准测试中,该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等任务上表现出色。它支持多语言处理,能有效完成跨语言文本理解,为自然语言处理应用提供强大的语义表示能力。

Qwen1.5-4B-Chat - 支持多语种与长上下文的高级语言模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer多语言支持开源项目性能提升模型语言模型
Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型,提供八种型号,支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升,且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线,建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务,包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理
GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用,显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度,采用GPTQ 4位量化,并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构,具备RoPE和SwiGLU等技术,优化代码生成和处理过程。
Qwen-14B - Qwen-14B模型优化多语言和学习效率
GithubHuggingfaceQwen-14B多语言词表大语言模型开源项目模型自然语言处理阿里云
Qwen-14B是阿里云推出的一款140亿参数大语言模型,基于Transformer架构,训练数据量超过3万亿tokens,覆盖中英、多语言、代码和数学领域。该模型在多个评测任务中表现优异,超越同类开源模型,并因其强大的扩展性和高效的训练能力而备受关注。拥有150,000个词的词表设计提升了多语言处理能力,适合各类深度学习应用。
Qwen2-Math-1.5B-Instruct - Qwen2系列专业数学推理大模型
GithubHuggingfaceQwen2-Math大语言模型开源项目指令模型数学推理模型自然语言处理
Qwen2-Math-1.5B-Instruct是基于Qwen2系列开发的数学推理专用指令模型。该模型在解决复杂多步逻辑推理的数学问题上表现优异,性能超越多数开源模型。目前主要支持英文对话,可通过Hugging Face Transformers或ModelScope轻松部署使用。作为一个专业的数学推理工具,它为科研社区解决高级数学问题提供了有力支持。
Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用
GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问
Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发,利用对齐机制和广泛的数据集进行训练,更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
qwen - Qwen模型在Habana Gaudi处理器上的配置与训练概述
Gaudi处理器GithubHuggingfaceOptimum HabanaQwen模型Transformer开源项目模型混合精度
通过Optimum Habana接口,在Habana Gaudi处理器上实现Qwen模型的高效加载和训练。该接口简化了单个和多个HPU设置下的训练流程,并支持自定义AdamW优化器、梯度剪辑和PyTorch混合精度功能。用户可以通过配置GaudiConfig文件以及特定的HPU训练参数,利用语言模型示例代码,以充分发挥HPUs的性能。更多信息和详细用例请参考Hugging Face的文档及GitHub资源。
bge-base-en - 英语文本嵌入模型在多任务基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceMTEB分类任务开源项目排序任务检索任务模型聚类任务
bge-base-en是一个英语文本嵌入模型,在MTEB多任务评估基准中表现优异。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中均取得良好结果,尤其在问答和语义相似度任务上表现突出。作为一个多功能的文本表示工具,bge-base-en可应用于多种自然语言处理场景。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型
GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出,涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%,为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。
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