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Qwen2-1.5B

优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

模型GithubQwen2开源项目Huggingface性能评估多语言能力自然语言处理大语言模型

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。

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Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度
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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。
Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型
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Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型，基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表，在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术，Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力，同时支持长文本输入和高效推理。
Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型 专注多语言与长文本处理
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Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。
Qwen1.5-32B - 提供稳定多语言支持的Transformer语言模型
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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。
Qwen1.5-72B - 支持多语言与性能提升的单向解码模型
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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。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型，支持长文本处理与多语言生成
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Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升，支持最大128K的长文本处理及29种语言，优化用于指令追踪和生成结构化数据，尤其适合聊天机器人应用。
Qwen2.5-3B - 新一代多语言模型提升代码数学和长文本处理能力
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Qwen2.5-3B是一款拥有30亿参数的大语言模型，支持32768个token的上下文长度。该模型在代码、数学等领域表现出色，并改进了长文本生成、结构化数据理解和JSON输出能力。它支持128K长文本处理和29种语言，为进一步微调和应用奠定了基础。作为预训练模型，Qwen2.5-3B不建议直接用于对话，但可进行指令微调等后续训练。
Qwen1.5-72B-Chat - 支持多语言的720亿参数开源语言模型
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Qwen1.5-72B-Chat作为Qwen2的预发布版本，集成了从5亿到720亿参数的8种规模模型。模型采用Transformer架构和SwiGLU激活函数，支持32K上下文长度和多语言处理。通过Hugging Face框架即可部署使用，同时提供GPTQ、AWQ等多种量化版本，可满足不同场景需求。
Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型
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Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。
Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度
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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。
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