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Qwen1.5-32B

提供稳定多语言支持的Transformer语言模型

语言模型Qwen1.5-32B模型性能提高Transformer架构多语言支持模型Github开源项目Huggingface

Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型，支持多语言和多种模型尺寸，适合不同需求。相比前版本，该模型显著提升了聊天性能，并在所有尺寸中稳定支持32K上下文长度，且无需信任远程代码，使用更加便捷。经过大量数据预训练，具备强大文本生成能力，用户可通过后续训练进一步提升性能。详细信息可在Hugging Face和项目博客中查看。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
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TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型，使用线性注意力机制，优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库，包含1.4万亿个词元，支持中文、英语和多语言基准测试，在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本，开放给学术研究，商用需申请许可。
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该API支持高速流式输出、无水印AI绘图、长文档解读和图像解析等功能，完全兼容ChatGPT接口，且无需复杂配置即可部署。项目注重高速响应和自动清理会话痕迹，适用于多种使用场景。提供Docker、Render、Vercel等多种部署方式。项目不接受资金捐助，旨在用于研究和学习交流。
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GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
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