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Qwen1.5-MoE-A2.7B

提高模型生成速度与资源效率的Transformer架构MoE语言模型

Qwen1.5-MoE-A2.7B是一种基于Transformer架构和专家混合(MoE)的大规模预训练语言模型,通过重构密集模型来增强性能。它推理速度提高1.74倍,训练资源仅为类似模型的25%。建议在使用中结合SFT或RLHF等后训练技术,以进一步改进文本生成能力。详细信息及源码可在博客和GitHub仓库中查看。

Qwen1.5-72B - 支持多语言与性能提升的单向解码模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构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Transformer架构的单向解码语言模型,提供包括0.5B至72B的多种尺寸,以及一个14B的MoE版本。该模型支持多语言和稳定的32K上下文长度,并显著提高聊天模型的性能。其采用SwiGLU激活和改进的分词器,适合多语言应用。建议结合SFT、RLHF等后续训练使用,无需依赖远程代码,是一种实用的文本生成工具。
Qwen1.5-32B - 提供稳定多语言支持的Transformer语言模型
GithubHuggingfaceQwen1.5-32BTransformer架构多语言支持开源项目模型模型性能提高语言模型
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。
Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen1.5是Qwen2的预览版,基于Transformer架构开发的解码器语言模型。它推出了8种不同规模的模型版本,涵盖0.5B至72B的常规模型和一个14B的MoE模型。相较于前代产品,Qwen1.5在对话系统性能、多语言处理能力和32K长文本理解等方面均有显著改进。技术上,该模型采用了SwiGLU激活函数、注意力机制的QKV偏置和分组查询等创新方法,同时优化了针对多语言和编程代码的分词器。
Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目文本生成模型语言模型
Qwen1.5-7B是基于Transformer架构的大规模预训练语言模型,作为Qwen2的beta版本,在多个方面实现了显著改进。该模型提供多种规模选择,支持多语言处理,并稳定支持32K上下文长度。相比前代产品,Qwen1.5-7B在Chat模型性能、技术创新和分词器优化等方面都有提升,为自然语言处理和代码生成任务提供了更强大的基础模型。
Qwen1.5-4B - 一款具备多语言功能的增强型Transformer模型
GithubHuggingfaceQwen1.5参数规模多语言支持开源项目模型语言模型转换器架构
Qwen1.5-4B是一款多语言Transformer模型,具有8种模型规模,支持32K上下文长度且无需信任远程代码。其设计基于SwiGLU激活和多重注意力机制,并通过改进型分词器实现高效多样的文本生成。
Qwen1.5-32B-Chat-GGUF - 基于Transformer架构的多语言解码模型
GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持开源项目模型模型性能语言模型量化模型
Qwen1.5是基于Transformer的语言模型,在多个模型规模和多语言支持方面有显著提升。支持从0.5B到72B的不同模型规模,表现出色的人类偏好能力,所有模型都稳定支持32K上下文长度,无需额外信任远程代码。项目提供多种量化模型格式,并评估了Wiki数据集上的模型困惑度。改进的分词器增强了对多种自然语言和代码的支持。
Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5上下文长度多语言支持开源项目模型模型规模语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版,作为一款基于Transformer的解码器语言模型,该项目在大规模数据上进行预训练。模型规模涵盖0.5B至72B的密集模型及14B的MoE模型,共8种规格。Qwen1.5在对话性能、多语言支持方面有显著提升,所有模型均可稳定支持32K上下文长度。技术上采用SwiGLU激活、注意力QKV偏置等,并优化了多语言和代码适配的分词器。
Qwen1.5-14B - 基于Transformer的多语言大模型 支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持大规模预训练开源项目模型自然语言处理语言模型
Qwen1.5作为Qwen2的预览版,是一个支持多语言的大规模语言模型。该模型提供多种规模版本,支持长文本理解,具备增强的聊天能力和改进的多语言处理功能。模型在技术架构上采用了先进的Transformer结构,并针对自然语言和代码处理进行了优化。
Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目性能评估模型自然语言处理
Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型,具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩,展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构,为进一步微调和应用奠定了基础。
Qwen1.5-110B-Chat - 多语言模型与人类偏好优化的显著提升
GithubHugging FaceHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目模型语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版,提供多语言支持和32K上下文长度的稳定性,并通过大规模数据预训练和偏好优化,大幅提高了对话模型的人类偏好表现。项目涵盖多种模型尺寸,包括最大110B和MoE架构的14B模型,基于Transformer技术,使用SwiGLU激活和组查询注意,提供强大的文本生成与灵活定制功能。
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