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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

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。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列,规模从0.5B到72B不等。支持27种语言,在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K,显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项,包括本地运行和规模化推理,并支持模型量化和微调。
Qwen1.5-1.8B-Chat - 跨语言能力与性能优化的前沿语音模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer结构代码生成多语言支持开源项目模型语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版本,显著提高了聊天模型的人类偏好性能和多语言支持,并能处理32K上下文长度。其基于Transformer架构,采用了SwiGLU激活函数及多种注意力机制,并改进了分词器以增强多语言和代码适应性。通过数据预训练与后期优化,该模型在对话系统中的表现尤为突出。
Qwen2.5-32B - 32B参数大语言模型支持128K上下文与多语言多领域能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本生成
Qwen2.5-32B是一款具有32B参数的基础大语言模型。该模型支持128K上下文长度和29种语言,在编码、数学等专业领域能力显著提升。模型采用64层transformers架构,具备40个Q注意力头和8个KV注意力头,在指令遵循、长文本生成和结构化数据处理方面表现出色,为后续微调和应用开发奠定了基础。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力,增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌,提供因果语言模型架构,适合多领域应用。支持29种语言,包括中文、英语和法语,为开发者提供多样化的功能。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B,显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互,可处理128K tokens长文本,具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发,通过量化技术实现高效部署,适用于大规模AI应用场景。
Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - Qwen2.5大模型在生成语言和指令处理方面的显著增强
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型自然语言处理长上下文支持
Qwen2.5系列模型大幅提升了知识积累能力,尤其在编码和数学领域表现出色。其32B模型支持29种以上语言,擅长长文本生成和结构化数据理解。专为指令响应优化,能够在复杂系统提示下维持高效性能。Qwen2.5提供128K Token长上下文支持和8K Token生成能力,拓展了角色模拟应用场景。
Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 新一代多语言模型,提升指令理解与长文本处理
GithubHuggingfaceQwen多语言支持开源项目指令调优模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5系列模型通过改进的专家模型,增强编码和数学性能,支持29种语言,提供最长128K的上下文处理与8K tokens的生成能力。其提升的指令跟随与结构化数据生成能力适合多样化系统提示,使聊天机器人更准确。72B模型采用GGUF格式和现代架构技术,提供流畅对话体验。
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
GithubHuggingfaceMixture of ExpertsQwen1.5-MoE-A2.7Btransformers开源项目文字生成模型语言模型
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。
Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型 支持多种量化等级
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型
Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本,从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构,使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力,支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调,可通过llama.cpp部署,支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀,为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。
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