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Qwen2.5-Math-7B-Instruct-4.0bpw-exl2

基于Qwen2.5的4位精度量化数学指令模型

Qwen2.5-Math-7B-Instruct-4.0bpw-exl2是一个基于Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的4.0位精度量化版本。该项目利用exllamav2技术实现了高效压缩,在保持原模型数学指令性能的同时大幅减小了模型体积。项目采用Apache 2.0许可证开源,并提供Discord社区支持。这一量化模型为需要在资源受限环境下部署大型数学指令模型的用户提供了实用解决方案。

Qwen2.5-Math-7B-Instruct - 强大的数学问题求解模型 支持中英双语CoT和TIR推理
CoTGithubHuggingfaceQwen2.5-MathTIR开源项目数学语言模型模型自然语言处理
Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大型语言模型。该模型支持链式思考(CoT)和工具集成推理(TIR)方法,可解决中英文数学问题。相较于前代模型,它在多项数学基准测试中表现出色。模型擅长精确计算、符号操作和算法推理,在MATH基准测试中使用TIR方法获得85.3分。作为Qwen2.5-Math系列的指令微调版本,该模型适用于数学问题解答场景。
Qwen2.5-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用
ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化
项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化,提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器,涵盖高至极低质量的量化文件,适用于不同RAM和VRAM需求,并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法,有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现,灵活快捷。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 深度学习模型的多规格量化版本适配不同硬件和性能要求
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Coder-7B-Instructllama.cpp大语言模型开源项目模型量化
本项目为Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型提供了从15GB到2.78GB的多种量化版本。采用llama.cpp最新技术,包括K-quants和I-quants两种量化方案,并针对ARM架构优化。用户可根据设备内存容量和性能需求选择适合版本。各版本保留原始模型核心功能,适用于多种部署场景。
Qwen2.5-Math-7B-Instruct-GGUF - 针对性能和空间优化的Qwen2.5数学模型GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-Math-7B-Instruct大语言模型开源项目模型模型压缩量化
Qwen2.5-Math-7B-Instruct模型的GGUF量化版本集合,文件大小从2.78GB到15GB不等。采用K-quant和I-quant量化技术,适配主流GPU平台。Q6_K和Q5_K系列在模型性能和资源占用上取得较好平衡,可通过LM Studio实现便捷部署。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化,支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样,适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件,以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性,适宜不同计算资源的使用者,为其提供多样选择。
Qwen2.5-Math-7B - 中英数学推理与计算模型的高级版本
GithubHuggingfaceQwen2.5-Math中文开源项目数学问题模型模型性能链式推理
Qwen2.5-Math 系列旨在增强数学模型的推理与计算能力,特别是在中英双语环境中,通过链式思维和工具整合推理来提高数学问题的解决能力。此版本相比之前有显著性能提升,尤其在指令微调模型中表现突出,具备执行复杂数学任务的能力。Qwen2.5-Math-7B 使用 Transformers 库构建,是微调和聊天任务的优秀基础。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化,降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言,具有出色的代码开发和数学运算能力,可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。
Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored-GGUF - 中英文无删减指令模型的最新静态量化版本,适合多语言支持
GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct-Uncensored开源项目数据集模型量化
该项目为Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored模型提供多种质量和大小的静态量化文件,支持中英文双语功能。用户可选择合适的量化类型,包括快速的Q4_K_S与Q4_K_M以及高质量的Q8_0和Q6_K。这些文件可提升模型性能,尤其在敏感内容处理及多语言支持方面。使用说明可参考TheBloke的文档。项目得益于nethype公司的资源支持。
Qwen2.5-Math-72B-Instruct - 专注于中英文数学问题的高级语言模型
Chain-of-ThoughtGithubHuggingfaceQwen2.5-MathTool-integrated Reasoning开源项目数学语言模型模型自然语言处理
Qwen2.5-Math-72B-Instruct是一款专门针对数学问题的大型语言模型。该模型支持思维链(CoT)和工具集成推理(TIR)技术,能够处理中英文数学题。在MATH基准测试中,模型达到了87.8的高分,展现了其在复杂计算、符号操作和算法推理方面的卓越能力。作为Qwen2.5-Math系列的重要组成部分,这个模型为数学问题提供了高效的解决方案。
Qwen2.5-Math-7B-Instruct-bnb-4bit - Qwen2.5-Math利用CoT与TIR技术提升中英文数学问题解决能力
GithubHuggingfaceQwen2.5-Math免费笔记本工具集成推理开源项目数学问题模型精细调整
该系列在Qwen2的基础上整合链式思维(CoT)与工具集成推理(TIR),增强了中英文数学解决能力。Qwen2.5-Math提供基础、指令调优和数学奖励模型,性能较前代版提升显著,特别是在数学基准测试中。建议使用最新版本的transformers进行安装和推理,配备丰富的交互式Notebook示例,便于用户快速上手。
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